Visual Studio Code Metrics 介绍一下

Visual Studio Code Metrics 是 Visual Studio 的一个扩展，用于分析代码质量并生成代码度量报告。它提供了一系列的代码分析指标，包括代码复杂度、类的耦合度、方法长度、代码重复度等等。

使用 Visual Studio Code Metrics，开发者可以更好地了解代码质量，识别潜在的问题，并对代码进行优化。该工具还能够对代码变更进行跟踪，以便在代码发生变化时及时重新分析代码。

Visual Studio Code Metrics 还提供了可定制的报告和图表，方便开发者将分析结果可视化。同时，它还能够与其他工具（如 SonarQube）集成使用，提供更全面的代码质量分析。

相关问题

visual studio code代码统计

Visual Studio Code (VSCode)是一款轻量级、开源的源代码编辑器，它支持多种编程语言，并且拥有丰富的插件生态系统。其中，对于代码统计功能，VSCode本身并不直接提供内置的代码统计工具，但你可以通过安装一些第三方插件来实现：

1. **GitLens**: 这是一个很受欢迎的插件，可以显示代码行数、文件大小等信息，还可以关联到GitHub仓库，方便查看提交历史中的代码变化。

2. **Code Metrics** 或 **Prettier - Code formatter**: 有些插件可以计算代码复杂度，如行数、函数长度、代码块深度等，帮助你了解代码的质量和结构。

3. ** ESLint **: 如果你的项目基于JavaScript，ESLint是一个强大的静态代码分析工具，可以提供关于代码风格和潜在问题的统计数据。

4. **Language-specific plugins**: 对于特定编程语言（比如Python、Java），可能会有专门的插件提供针对该语言的代码统计特性，例如Python的PyCharm Extension Pack或Java的SonarLint插件。

要使用这些插件，只需去VSCode的插件市场搜索相关的代码统计或质量检查插件，然后按照提示安装并启用即可。通过配置这些插件，可以在编写代码的同时实时看到代码统计结果。

visual studio code配置tensorflow

### 如何在 Visual Studio Code 中配置 TensorFlow 开发环境

#### 创建 Anaconda 虚拟环境并安装 TensorFlow
为了确保 TensorFlow 正常运行，建议通过 Anaconda 来管理 Python 环境以及依赖项。创建一个新的虚拟环境专门用于 TensorFlow 的开发可以有效避免版本冲突。

# 创建名为 tensorflow 的新环境，并指定 python 版本
conda create -n tensorflow python=3.9

# 激活该环境
conda activate tensorflow

# 安装 tensorflow-cpu 或者 tensorflow-gpu 取决于硬件支持情况
pip install tensorflow  # CPU-only version
# pip install tensorflow-gpu  # GPU-accelerated version

#### 配置 Visual Studio Code 使用特定的 Python 解释器
完成上述操作后，在 VSCode 内部切换到刚刚建立好的 `tensorflow` 环境作为当前项目的 Python 解释器非常重要[^4]。具体做法如下：

1. 打开命令面板 (`Ctrl+Shift+P`)
2. 输入 "Python: Select Interpreter"
3. 浏览列表找到之前创建的 conda environment 并选中它

这样做的目的是让编辑器识别正确的库路径，从而使得调试工具能够正常运作并且 IntelliSense 功能也能提供更精准的帮助。

#### 编写简单的测试程序验证设置是否成功
最后一步是编写一段简短的 Python 代码来确认一切按预期工作。下面是一个基本的例子用来检测 TensorFlow 是否被正确加载到了环境中[^2]。

import tensorflow as tf

print(f'TensorFlow Version {tf.__version__}')
if tf.test.is_built_with_cuda():
    print('CUDA is available')
else:
    print('Running on CPU only')

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])
predictions = model(x_train[:1]).numpy()
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

model.compile(optimizer='adam',
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)