vscode中查看 pt文件
时间: 2023-03-28 16:01:54 浏览: 2226
可以使用插件来查看pt文件,例如VSCode插件"PlantUML"或者"Graphviz Preview"。安装插件后,在VSCode中打开pt文件,右键选择"预览PlantUML文件"或者"预览Graphviz文件"即可查看。
相关问题
在vscode中修改jupyter notebook(.ipynb文件)中的markdown单元格的字体大小
在Visual Studio Code (VSCode) 中修改 Jupyter Notebook (.ipynb 文件) 中的 Markdown 单元格的字体大小,你可以按照以下步骤操作:
1. 首先,打开你的 .ipynb 文件,在VSCode中默认会显示Markdown细胞内容。
2. 找到你想调整字体大小的部分,通常这部分会有文本围在一个````md` 或 ````python` 的代码块内,以便识别为Markdown区域。
3. 点击该文本,进入编辑状态。由于VSCode本身不直接支持Markdown样式定制,你需要借助扩展插件来改变字体大小。
4. 安装一个名为"Markdown All in One"的扩展,它提供了一些Markdown编辑功能,包括自定义样式。可以在VSCode的扩展市场搜索并安装这个插件。
5. 安装完成后,按 `Ctrl + ,` (Windows/Linux) 或 `Cmd + ,` (Mac) 打开设置菜单,然后搜索 "markdownAllInOne.styles.",找到 "text-font-size" 字段,输入你需要的字体大小,如 "16px"、"18pt" 等。
6. 点击保存设置后,回到Markdown单元格,你会发现字体大小已经改变了。请注意,这不会影响代码部分,只会影响Markdown文字的样式。
vscode怎样搭建.h或.pt跑python代码
在VS Code中搭建`.h`(C/C++头文件)或`.pt`(Python脚本,可能是PyTorch TorchScript文件)来运行Python代码,通常需要安装对应的插件和设置适当的配置。以下是步骤:
1. **安装插件**:
- 对于`.h`文件,如果你想要处理C/C++与Python交互,可以安装"LLDB for Visual Studio Code"插件,它支持调试C/C++库。
- 如果`.pt`文件是PyTorch的TorchScript模型,你需要安装`torch`和`pytorch-debugger`等相关的Python库。
2. **设置C/C++环境**:
- 配置C/C++工作区(Workspace settings),例如添加以下内容(假设已安装gcc编译器):
```
{
"c_cpp_properties": {
"configurations": [
{
"name": "Mac",
"includePath": ["<path_to_your_project>/"],
"defines": [],
"compilerPath": "/usr/bin/gcc"
}
]
}
}
```
- 创建或更新`tasks.json`,配置构建任务,如链接到Python解释器:
```json
{
"version": "2.0.0",
"tasks": [
{
"label": "build",
"type": "shell",
"command": "g++ ${file} -o a.out",
"group": {
"kind": "build",
"isDefault": true
},
"problemMatcher": []
}
]
}
```
3. **Python集成**:
- 使用VS Code的内置Python支持,确保`python`和`pip`已经安装。
- 如果需要调试PyTorch模型,可以在`launch.json`里配置调试配置,类似这样:
```json
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Debug Python",
"type": "python",
"request": "launch",
"program": "${workspaceFolder}/your_script.py",
"args": ["--script", "<path_to_your_pt_file>"]
}
]
}
```
4. **打开和运行**:
- 打开`.h`或`.pt`文件,在VS Code中通过相应插件如`C/C++ Debug`(对于C/C++)或直接执行Python脚本(对于`.pt`)来运行代码。
注意,如果`.pt`文件是模型文件而不是普通的脚本,可能需要使用特定工具(如`torch.jit.trace`)将其转换为可执行的形式。
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