vscode跑linux

可以使用VS Code的Remote Development扩展来在本地使用VS Code编辑器连接到远程Linux机器。具体步骤如下：

1. 在本地安装VS Code编辑器和Remote Development扩展。
2. 在远程Linux机器上安装OpenSSH服务器。
3. 在VS Code中打开命令面板（Ctrl+Shift+P），输入“Remote-SSH: Connect to Host”并选择“Add New SSH Host…”。
4. 输入远程Linux机器的SSH连接信息（包括主机名、用户名和密码或SSH密钥）。
5. 连接成功后，VS Code会在本地打开一个新的窗口，其中包含远程Linux机器的文件系统和终端。

相关问题

vscode跑深度学习程序

### 配置和运行深度学习项目的步骤

#### 安装必要的扩展
为了更好地支持Python以及远程开发，在VSCode中安装一些有用的插件是非常重要的。这些插件能够提供语法高亮、智能感知以及其他增强功能，有助于提高编程效率[^1]。

ext install ms-python.python
ext install ms-vscode-remote.remote-ssh

#### 连接至远程服务器
通过Remote SSH插件连接到部署了CUDA和其他依赖项的Linux服务器上。这允许开发者利用强大的GPU资源来加速模型训练过程。确保本地机器已正确设置了SSH密钥认证机制以便顺利登录目标主机[^3]。

#### 设置Python解释器
一旦建立了稳定的网络连接之后，下一步就是挑选合适的Python解析器版本。可以通过命令面板(`View -> Command Palette...`)中的`Python: Select Interpreter`选项快速完成此操作；也可以直接在`.vscode/launch.json`里指明特定于当前工作区使用的Python可执行文件位置[^4]。

#### 编写并测试启动配置
创建一个新的调试会话定义——即所谓的`launch.json`文件。该JSON对象内部包含了多个键值对用于描述怎样启动应用程序及其附属参数等信息。下面是一个典型的例子：

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Debug PyTorch App", // 自定义名称
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "program": "${workspaceFolder}/train.py", // 主入口脚本路径
            "console": "integratedTerminal",
            "args": ["--batch_size=64", "--epochs=10"], // 命令行参数列表
            "justMyCode": false,
            "envFile": "${workspaceFolder}/.env"
        }
    ]
}

上述模板展示了如何指定待执行的任务（如训练神经网络）、传递给它的额外输入数据（像批量大小或迭代次数），甚至还可以加载外部环境变量以保护敏感信息不被硬编码进源码之中[^2]。

#### 开始调试模式
最后一步就是在感兴趣的代码片段旁边设置断点，并按下F5键触发整个流程。此时IDE将会暂停执行直至遇到下一个预设好的停止标记处，从而让用户有机会深入探究每一行语句背后的工作原理。

vscode远程连接linux服务器，并在上面跑深度学习模型代码

可以通过VS Code的Remote Development功能远程连接Linux服务器，并在服务器上运行深度学习模型代码。

具体步骤如下：

1. 在本地安装VS Code和Remote Development插件。
2. 在Linux服务器上安装OpenSSH服务器，并确保可以通过SSH连接到服务器。
3. 在VS Code中点击左下角的“Remote Explorer”按钮，然后选择“SSH Targets”并点击“Add SSH Host”按钮。
4. 输入服务器的SSH连接信息，并保存连接配置。
5. 在“Remote Explorer”中选择连接到服务器，然后VS Code会在服务器上自动安装所需的组件和扩展。
6. 在“Remote Explorer”中打开服务器上的文件夹，并打开需要运行的代码文件。
7. 在VS Code中安装所需的Python环境和依赖项，并运行代码。

需要注意的是，在远程服务器上运行深度学习模型代码可能需要GPU加速，因此需要确保服务器上安装了相应的GPU驱动和CUDA库。