配置UV搭建yolo深度学习环境

# 1. 安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
uv --version

# 2. 项目
cd到项目目录
uv init --python 3.11 --name yolo

# 3. 镜像
mkdir -p ~/.config/uv
echo '[[index]]
url = "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/"
default = true' > ~/.config/uv/uv.toml

# 4. 核心依赖
uv add torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
uv add ultralytics opencv-python

# 5. 扩展
uv add numpy pandas matplotlib tqdm pillow pyyaml einops thop
uv add timm==0.6.13

# 6. 验证
uv run python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
uv run python -c "from ultralytics import YOLO; YOLO('yolo11n.pt'); print('OK')"

注：
uv做环境管理 + PyTorch指定CUDA源 + ultralytics作为YOLO核心
只用 uv add，否则 lock 文件会乱