pytorch vscode

您想了解关于 PyTorch 在 VSCode 中的使用吗？

在 VSCode 中使用 PyTorch 可以通过安装 Python 扩展和 PyTorch 扩展来实现。安装完成后，您可以使用 VSCode 的调试功能来调试 PyTorch 代码，并且可以使用 IntelliSense 来获得代码补全和语法高亮等功能。

另外，您还可以使用 VSCode 中的 Jupyter Notebook 扩展来创建和运行 PyTorch 代码的 Jupyter 笔记本。

相关问题

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为在 VSCode 中使用 GPU PyTorch，你需要按照以下步骤进行操作：
1. 首先，使用 conda 命令创建一个新的虚拟环境，并指定所需的 Python 版本。例如，运行以下命令创建一个名为 Pytorch 的虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.10:

   conda create -n Pytorch python=3.10

2. 安装 torchvision 库。运行以下命令来安装 torchvision:

   pip install torchvision

3. 确保 torch 和 torchvision 库已经成功安装。运行以下命令来查看已安装的库:

   pip list

如果列表中出现了 torch 和 torchvision，说明安装成功。
4. 打开 VSCode，并找到 Anaconda 的安装位置下的 envs 文件夹。在该文件夹中找到你创建的 Pytorch 虚拟环境下的 python.exe 文件，并将其添加为解释器。
5. 测试 GPU 是否可以调用。新建一个 .py 文件，并将以下代码复制到文件中:

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())

运行该文件，如果结果为 True，说明 GPU 调用成功。

请注意，下载的 PyTorch 和 torchvision 文件需要与你指定的 Python 版本对应。另外，你还需要确保选择正确的 CUDA 版本。

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### 配置 PyTorch 和 VSCode 开发环境

#### 安装 Anaconda
为了简化包管理和部署过程，在 Ubuntu 上建议先安装 Anaconda 或 Miniconda。这一步骤能够帮助管理 Python 版本以及各种依赖库。

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh

完成安装后重启终端使更改生效，或者手动加载新路径：

source ~/.bashrc

#### 创建并激活 Conda 虚拟环境
创建一个新的 conda 环境用于隔离项目所需的特定版本软件包。

conda create --name pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env

#### 安装 PyTorch
根据官方指南选择合适的 PyTorch 安装命令[^4]。对于 CUDA 用户来说，应该依据 GPU 类型挑选相应的 CUDA 版本。假设使用的是 CPU-only 版本，则可以运行如下指令来安装最新稳定版 PyTorch:

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

#### 设置 VSCode 解释器
打开 VSCode 并通过快捷键 `Ctrl+Shift+P` 打开命令面板，输入 "Python Select Interpreter" 来切换至之前建立好的 conda 环境下的解释器[^2]。

#### 编辑 `.bashrc` 文件 (可选)
如果遇到找不到某些头文件或其他资源的情况，可以在用户的 shell 初始化脚本中添加必要的环境变量。编辑 `~/.bashrc` 文件并向其中追加适当的内容以确保编译工具链能找到所需组件[^5]:

export CPLUS_INCLUDE_PATH=/path/to/torch/include/:$CPLUS_INCLUDE_PATH

记得替换 `/path/to/torch/include/` 为实际路径，并保存修改后的文件。为了让这些变化立即起效，需重新启动终端或执行以下命令刷新配置：

source ~/.bashrc

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