YOLOv10没想到出来的如此之快，作为一名YOLO的爱好者，以YOLOv5和YOLOv8的经验，打算出一套从数据集装备->环境配置->训练->验证->目标追踪全系列教程。请大家多多点赞和收藏！！！
系列文章：
YOLOv10最详细全面讲解1- 目标检测-准备自己的数据集（YOLOv5,YOLOv8均适用）

本人基于YOLOv10最详细全面讲解1- 目标检测-准备自己的数据集（YOLOv5,YOLOv8均适用）继续往下进行，主要包括环境搭建、训练自己的数据集。

1.环境搭建

1.1官方下载源码

官网地址：YOLOv10 gitbub官网源码
利用魔法进入GitHub官网之后点击下载源码压缩包(这里针对小白使用download，当然也可以使用git clone命令)

下载之后解压放入平时存放代码的目录中：

2. 配置conda环境

目前官网只针对了conda环境。关于如何安装conda这里就不赘述，请各位同学自行去找相关博客学习安装。
打开Anaconda Powershell Prompt程序，我这里因为装的是miniconda，所以后面带了个miniconda3，这不重要。

输入命令回车：conda create -n yolov10 python=3.9

输入y,继续安装，出现如下信息，表示安装成功：

输入conda activate yolov10，切换至刚刚创建的yolov10环境

利用cd命令切换至第一步中下载解压后的源代码所在目录：

cd D:\projects\pycharm\yolov10
请改成你自己的文件夹目录

然后输入：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/自动安装所有的依赖库tips:必须先按照上一步切换到下载解压后的源代码所在目录才行
同时会自动根据你是否有GPU自动选择pytorch版本进行按照，这里不需要自己去选择pytorch和cuda按照，非常良心
等待下载库，看个人网速问题，快的话也需要几分钟才行，慢的话可能几个小时

出现如下信息，则表示下载完成

继续输入：pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/安装配置环境
出现如下信息表示安装成功

至此！yolov10的conda虚拟环境搭建全部成功！！

2.训练自己的数据集

请先基于本人前置博客YOLOv10最详细全面讲解1- 目标检测-准备自己的数据集（YOLOv5,YOLOv8均适用）进行！！！！！

2.1训练之前需要先去YOLOv8官网下载yolov8的预训练权重文件，不然可能训练不了

利用魔法进入yolov8官网
建议将所有yolov8的权重文件都下载下来，以免后续你训练yolov10过程中出现问题。当然也可以根据自己情况单独下载，例如：如果你只用yolov10n那么你只需要下载yolov8n的权重文件，如果你只用yolov10l那么你只需要下载yolov8l的权重文件

将下载的yolov8的预训练权重文件放入yolov10的文件夹中，如图：

下载YOLOv10的预训练权重

进入YOLOv10官网下载预训练权重，这里以YOLOv10-N为例

下载之后放入yolov10代码中新建的weights目录：

利用命令行命令训练：

yolo detect train data=D:\\ModelsDatas\\YOLO_datasets\\data.yaml model=yolov10n.pt epochs=5 batch=4 imgsz=640 device=cpu

上述各个参数解释如下，请根据自己的情况修改。

• yolo detect train：表示进行目标检测的训练，这几个词不需要改
• data=coco.yaml：指定你自己的数据集yaml文件，这里需要改成我上篇文章中指出的data.yaml文件。
• model=weights/yolov10n.pt: 指定下载的yolov10预训练权重文件，我这里指定了上述所说。
• epochs=5：设置训练轮次，可以先设置一个5轮或者10轮，测试看看，顺利进行再设置大一点进行下一步训练。
• batch=4：设置训练集加载批次，主要是提高训练速度，具体得看你的显卡或者内存容量。如果显存大，则可以设置大一些。或许训练再详细讲解如何设置
• imgsz=640：设置图片长度，为640像素，这里建议不修改，也可以设置成1280或者其他，会影响训练速度和精度。
• device=0：指定训练设备，如果没有gpu，则令device=cpu，如果有一个gpu，则令device=0，有两个则device=0,1以此类推进行设置。

自行修改上述参数，输入命令进行训练：成功运行：

成功运行之后就可以设置epoch=200或者500等进行真正的训练了。

当然部分小伙伴可能没有我上述过程这么顺利。如果出现各种报错，大家请在评论区提出，我会针对大家问题一一解答。我将知无不尽，为大家解惑帮助！！还请各位小伙伴多多点赞收藏，支持新人博主，你们的认可是我最大的动力！