如何在Anaconda虚拟环境中配置VSCode以使用PyTorch和fastai进行MNIST数据集的手写数字识别？请提供详细的环境设置和示例代码。

为了帮助你解决如何在Anaconda虚拟环境中配置VSCode以使用PyTorch和fastai进行MNIST数据集的手写数字识别，我推荐你查阅《Anaconda+VSCode+PyTorch环境搭建教程：实例驱动》这本书。它将为你提供完整的环境配置指导和代码示例，从而保证你能够顺利搭建开发环境并运行手写数字识别项目。

参考资源链接：[Anaconda+VSCode+PyTorch环境搭建教程：实例驱动](https://wenku.csdn.net/doc/6401abcecce7214c316e9906?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的Anaconda环境已经安装并配置好。接着，在VSCode中创建一个新的Python文件，比如命名为`mnist_recognition.py`。在文件的最开始，你需要导入必要的库：

import torch
from fastai.vision.all import *
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelBinarizer

然后，你可以定义一个函数来加载MNIST数据集，并将其转换为适合fastai处理的格式：

def load_mnist():
    # 加载数据集
    mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
    data, target = mnist[

参考资源链接：[Anaconda+VSCode+PyTorch环境搭建教程：实例驱动](https://wenku.csdn.net/doc/6401abcecce7214c316e9906?spm=1055.2569.3001.10343)