如何用vscode 在服务器配置虚拟环境

可以通过在终端中运行以下命令来创建和激活虚拟环境：

1. 创建虚拟环境：python3 -m venv myenv （myenv 为虚拟环境名称，可自定义）
2. 激活虚拟环境：source myenv/bin/activate

在服务器中完成以上设置后，将每个文件的开头都添加以下代码可以在VS Code中使用虚拟环境：

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on 日期--时间

@author: 作者

"""

你还需要在VS Code的settings.json文件中添加以下代码：

"python.pythonPath": "/path/to/myenv/bin/python" （myenv为虚拟环境的路径）

这样就可以在VS Code中使用虚拟环境开发Python项目了。

相关问题

vscode远程服务器配置pytorch环境

### VSCode通过SSH远程连接服务器并配置PyTorch深度学习环境

#### 创建Conda虚拟环境
在VSCode中利用Remote-SSH扩展成功连接至目标Linux服务器之后，可以在集成终端里执行命令来构建一个新的Anaconda虚拟环境用于支持PyTorch开发工作[^1]。

conda create --name pytorch_env python=3.8

激活新建的环境：

conda activate pytorch_env

#### 安装PyTorch及相关依赖库
一旦进入所需的conda环境中，则可以继续安装PyTorch以及任何其他必要的软件包。对于CUDA版本的选择取决于服务器上的GPU驱动情况；这里假设使用的是CPU版PyTorch作为例子:

pip install torch torchvision torchaudio

如果需要特定于CUDA的支持，请访问官方文档获取适合当前系统的安装指令。

#### 设置端口转发（可选）
为了能够可视化训练过程中的数据变化趋势或其他交互式功能，可能需要用到像Visdom这样的工具。此时则需设定SSH隧道来进行端口映射以便本地浏览器能访问远端服务。例如将远程机器上监听8097端口的服务重定向到本机相同或不同端口上[^2]:

ssh -N -f -L localhost:8097:localhost:8097 username@remote_server

这一步骤并非强制性的，仅当计划部署某些Web应用或者图形界面程序时才显得重要。

#### Remote-SSH插件安装指南
确保已下载Visual Studio Code编辑器本身及其配套组件——Remote Development集合下的Remote-SSH插件。该插件允许开发者直接打开位于网络另一侧计算机里的文件夹项目，并享受几乎完整的IDE特性集[^3]。

完成上述步骤后，便可在舒适的桌面环境下高效地编写、调试基于Python编写的AI算法模型了！

vscode连接ssh远程服务器配置虚拟环境

### 配置 VSCode 通过 SSH 连接至远程服务器

#### 安装 Remote Development 扩展包
为了实现这一目标，需先安装名为 "Remote Development" 的扩展包。此操作可通过点击侧边栏中的 Extensions 图标来完成，在搜索框中输入 "Remote Development" 并按照指示进行安装[^1]。

#### 设置 SSH 主机连接信息
随后，利用快捷键 `Ctrl + Shift + P` 调出命令面板，输入 `Remote-SSH: Add New SSH Host...` 来添加新的 SSH 主机条目。此时应提供完整的 SSH 地址格式如 `ssh username@ip:port` 。再次调用命令面板并通过 `Remote-SSH:` 开头的选择项选取刚加入的主机地址以建立连接；也可以直接从左侧活动栏找到对应的图标来进行相同的操作。

#### 处理不同操作系统差异
依据所使用的客户端操作系统（Linux, Windows 或 macOS），选择相应的选项继续配置过程。当被提示时，输入用于验证身份的密码或密钥短语以便顺利完成初次认证流程。

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### 配置 Python 虚拟环境于远程服务器之上

#### 确认 Python 已经安装
确保远程机器已经预先安装好了 Python 解释器版本。如果没有，则应当先行解决这个问题。可以通过同样的方式打开 Extensions 市场查找合适的 Python 插件并予以安装[^2]。

#### 创建与激活 Conda 虚拟环境
对于那些偏好 Anaconda 发行版的人来说，在远程端创建一个新的 conda 环境可能是必要的步骤之一。这通常涉及到执行类似于 `conda create --name myenv python=3.x` (其中 x 表示具体的小数位版本号)这样的 shell 命令，并且记得之后要激活该新环境(`conda activate myenv`) [^3]。

#### 切换解释器为指定虚拟环境中路径
最后一步是要让 Visual Studio Code 认识到这个新建好的隔离开发空间。同样借助 `Ctrl + Shift + P` 组合键唤起命令板，接着输入 `Python Select Interpreter` ，浏览列表直至发现代表刚才设定的那个特定位置的入口为止，选定它作为当前工作区默认使用的 Python 版本。

# 创建一个名为myenv的新Conda环境
conda create --name myenv python=3.8

# 激活上述创建的环境
conda activate myenv