vscode配置 python深度学习环境

### 配置VSCode进行Python深度学习开发

#### 安装必要插件
为了确保在VSCode中顺利开展Python深度学习项目的开发，首先需要安装由微软官方提供的`Python`和`Pylance`这两个核心插件[^3]。这两款工具能够提供强大的语法高亮、智能感知以及其他增强功能。

#### 创建并激活虚拟环境
建议为每一个新的项目创建独立的虚拟环境来管理依赖项。可以通过命令行执行如下操作：

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Linux/MacOS
myenv\Scripts\activate     # Windows

上述指令会建立一个新的名为`myenv`的虚拟环境，并将其激活以便于后续的操作[^4]。

#### 设置Python解释器路径
一旦虚拟环境被成功创建之后，就需要告诉VSCode应该使用哪个版本的Python解释器来进行代码分析和其他相关活动。这一步骤可通过点击状态栏底部左侧显示当前使用的解释器名称部分，随后按照提示选择之前创建好的虚拟环境中对应的解释器版本完成配置[^1]。

#### 安装深度学习库及相关依赖
针对具体的应用场景，可能还需要额外安装一些常用的机器学习框架及其配套组件，比如TensorFlow、PyTorch等。利用pip工具可以在终端内快速实现这一点：

pip install tensorflow pytorch torchvision torchaudio pandas numpy matplotlib scikit-learn jupyterlab

以上命令将会下载并安装一系列广泛应用于数据科学领域的重要软件包，从而构建起一个较为完整的深度学习生态系统[^2]。

#### 调试与运行脚本
当一切准备就绪后，就可以编写自己的模型训练程序了。值得注意的是，在VSCode里可以直接通过图形界面启动调试会话而无需手动输入复杂的参数组合；只需简单地按下F5键即可触发默认的调试流程，前提是已经正确指定了launch.json中的配置选项。