在 M1 芯片的 Mac 上使用 GPU 运行 YOLOv11，需要确保环境配置正确，并使用支持 M1 芯片的 PyTorch 版本。以下是详细步骤：

1. 创建 Python 虚拟环境

建议使用 Conda 创建虚拟环境，以避免依赖冲突。运行以下命令创建虚拟环境：

conda create -n yolov11 python=3.10

激活虚拟环境：

conda activate yolov11

2. 安装 PyTorch

M1 芯片的 Mac 需要使用支持 MPS 的 PyTorch 版本。运行以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

3. 安装 Ultralytics YOLOv11

安装 Ultralytics 的 YOLOv11 包：

pip install ultralytics

4. 下载预训练模型

YOLOv11 提供了多种预训练模型，可以从 Ultralytics 官方网站下载对应的模型文件，例如 yolov11n.pt。

5. 运行 YOLOv11

在 M1 芯片的 Mac 上运行 YOLOv11 时，可以指定使用 GPU 或 MPS 设备。例如：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov11n.pt")  # 加载预训练模型
model.train(data="data.yaml", epochs=100, imgsz=640, device="mps")  # 使用 MPS 设备进行训练

注意事项

• M1 芯片的 Mac 不支持 CUDA，因此需要使用 PyTorch 的 MPS 后端来利用 GPU。
• 如果遇到性能问题，可以尝试调整训练参数，例如减少批量大小或关闭混合精度训练。

通过以上步骤，您可以在 M1 芯片的 Mac 上使用 GPU 运行 YOLOv11。