ubuntu怎么进行深度学习vscode

在Ubuntu操作系统上，可以通过安装VSCode和相应的扩展来进行深度学习。下面是具体步骤：

1. 安装VSCode

打开终端，输入以下命令：

sudo apt update

sudo apt install software-properties-common apt-transport-https wget

wget -q https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc -O- | sudo apt-key add -

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://packages.microsoft.com/repos/vscode stable main"

sudo apt update

sudo apt install code

2. 安装Python环境

打开VSCode，在Extensions中搜索“Python”，选择安装。安装后需要将Python解释器设置为系统路径下的Python解释器。

3. 安装深度学习扩展

在Extensions中搜索“Deep Learning”，选择安装。该扩展可以支持不同的深度学习框架，如TensorFlow、Keras和Caffe等。

4. 编写代码并运行

在VSCode中编写深度学习代码，保存后可以直接在终端中运行相应的Python脚本。

以上就是在Ubuntu上使用VSCode进行深度学习的具体步骤。除了以上方法，也可以使用其他的深度学习框架和相应的扩展来进行深度学习。

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ubuntu anaconda pytorch vscode

Ubuntu是一个开源的操作系统，Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，PyTorch是一个用于深度学习的开源机器学习库，VSCode是一个轻量级的代码编辑器。

在Ubuntu上安装Anaconda可以通过以下步骤完成:
1. 进入你要安装的目录，可以使用cd命令进行切换目录。
2. 从Anaconda官网下载适合你的Ubuntu版本的Anaconda安装包。
3. 打开终端，运行以下命令安装Anaconda:

   bash ~/Downloads/Anaconda3-x.x.x-Linux-x86_64.sh

其中x.x.x是你下载的Anaconda版本号。
4. 按照安装向导的提示完成Anaconda的安装过程。
5. 安装完成后，可以通过运行以下命令来启动Anaconda的环境:

   source ~/anaconda3/bin/activate

6. 创建一个新的虚拟环境，并安装PyTorch:

   conda create -n pytorch-gpu python=3.7
   conda activate pytorch-gpu
   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

这将创建一个名为pytorch-gpu的虚拟环境，并在其中安装PyTorch和相应的依赖包。
7. 安装完成后，你可以使用VSCode编辑器来编写和运行你的代码。你可以从VSCode官网下载并安装VSCode。安装完成后，你可以打开VSCode，并在其中编写和运行你的PyTorch代码。

VSCODE ubuntu

### 安装和配置 VSCode

对于希望在Ubuntu 20.04上安装并配置VSCode的用户而言，操作流程如下：

通过访问VSCode官方网站Visual Studio Code - Code Editing. Redefined，可以找到适用于Linux x64的`.deb`版本进行下载[^2]。下载完成后，该文件通常会保存至用户的Downloads文件夹内。

为了完成软件包的安装，打开终端并利用`cd ~/Downloads/`命令切换到下载目录，随后执行`sudo dpkg -i <your-deb-package-name>.deb`来启动安装过程，其中`<your-deb-package-name>`应替换为实际下载得到的.deb文件名称。

一旦安装成功，在应用程序菜单里就能发现VSCode的身影，点击图标即可开启编辑器。初次运行时可能还需要处理一些初始化设置向导给出的选择项。

针对进一步增强Python开发体验的需求，建议按照以下方法继续扩展环境：

#### 创建 Miniconda 和 Python 虚拟环境

Miniconda是一个轻量级的Conda发行版，非常适合用来管理不同项目的依赖关系以及隔离各个项目所需的特定版本解释器。先从官方页面获取适合Linux系统的Miniconda安装脚本链接，并通过wget工具拉取下来；接着赋予其可执行权限并通过bash指令完成部署工作。之后借助conda命令新建一个基于Python 3.8版本的虚拟环境用于后续实验或工程实践[^1]。

# 下载Miniconda安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 设置脚本可执行
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 

# 执行安装程序
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 新建Python 3.8环境
conda create --name myenv python=3.8

#### PyTorch 及 CUDA 的集成

考虑到深度学习框架PyTorch及其对应的CUDA加速库的重要性，推荐依据个人硬件条件挑选合适的组合来进行安装。这一步骤同样可以通过pip或者conda渠道实现，具体取决于先前建立的是纯Python还是Anaconda类型的虚拟环境。

# 对于非conda环境下使用pip安装指定版本PyTorch+CUDA组件
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

# 或者是在conda环境中添加对应通道后安装
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

以上就是关于如何在Ubuntu平台上准备一套完整的VSCode编程工作站的大致介绍。