mac上vscode配置python环境

时间: 2023-04-27 14:06:16 浏览: 345
1. 安装Python:在官网下载Python安装包,安装完成后将Python添加到环境变量中。 2. 安装VS Code:在官网下载VS Code安装包,安装完成后打开VS Code。 3. 安装Python插件:在VS Code中搜索Python插件并安装。 4. 配置Python解释器:在VS Code中打开命令面板(Ctrl+Shift+P),输入“Python: Select Interpreter”,选择已安装的Python解释器。 5. 创建Python文件:在VS Code中创建一个新的Python文件,输入代码并保存。 6. 运行Python文件:在VS Code中按下F5或者点击“Run”按钮运行Python文件。 7. 调试Python文件:在VS Code中按下F5或者点击“Debug”按钮调试Python文件,可以设置断点、单步执行等操作。
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mac vscode配置python环境

对于在Mac上配置Python环境,您可以按照以下步骤操作: 1. 安装Homebrew(如果您已经安装了,请跳过此步骤):打开终端,运行以下命令安装Homebrew: ```bash /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" ``` 2. 安装Python3:在终端中运行以下命令来使用Homebrew安装Python3: ```bash brew install python@3.9 ``` 3. 配置默认Python版本:运行以下命令将刚刚安装的Python3设置为默认版本: ```bash echo 'export PATH="/usr/local/opt/python@3.9/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc ``` 如果您使用的是Bash终端,请将上述命令中的`.zshrc`替换为`.bashrc`或`.bash_profile`。 4. 安装Visual Studio Code:您可以从Visual Studio Code官方网站(https://code.visualstudio.com/)下载并安装Visual Studio Code。 5. 打开Visual Studio Code并安装Python插件:在Visual Studio Code中,点击左侧侧边栏中的扩展图标(或按下`Ctrl+Shift+X`),搜索并安装"Python"插件。 6. 配置Python解释器:在Visual Studio Code中,按下`Ctrl+Shift+P`打开命令面板,然后输入"Python: Select Interpreter"并选择您安装的Python解释器(通常是`python3`)。 至此,您已经成功配置了Python环境,并可以使用Visual Studio Code进行Python开发了!如果您想要安装其他Python包,可以使用`pip`命令进行安装。

mac vscode配置python3

### 回答1: 1. 安装 Python3 首先需要安装 Python3,可以从官网下载安装包进行安装。安装完成后,可以在终端中输入 python3 命令来验证是否安装成功。 2. 安装 VSCode 下载并安装 VSCode,可以从官网下载安装包进行安装。 3. 安装 Python 插件 在 VSCode 中搜索 Python 插件并安装,安装完成后需要重启 VSCode。 4. 配置 Python 解释器 在 VSCode 中打开一个 Python 文件,按下 Ctrl + Shift + P,输入 Python: Select Interpreter,选择安装的 Python3 解释器。 5. 配置 Python 环境 在 VSCode 中打开一个 Python 文件,按下 Ctrl + Shift + P,输入 Python: Create Terminal,打开终端。在终端中输入 pip3 install 安装的库名,安装所需的库。 6. 配置代码运行环境 在 VSCode 中打开一个 Python 文件,按下 Ctrl + Shift + P,输入 Python: Run Python File in Terminal,运行代码。 以上就是在 Mac 上配置 VSCode 的 Python3 环境的步骤。 ### 回答2: 首先确保你已经安装了 Python 3 和 VS Code,在命令行输入 `python3` 可以启动 Python 3 解释器,并输入 `code` 可以启动 VS Code。 1. 安装 Python 扩展 在 VS Code 中,按下 `Ctrl` + `Shift` + `X` 以打开扩展面板,搜索 Python 并安装。 2. 配置 Python 解释器 在 VS Code 中打开一个 Python 文件,按下 `Ctrl` + `Shift` + `P` 打开命令面板,输入 “Python: Select Interpreter”,按下回车键。 若你已安装多个 Python 解释器,则需要选择你所需使用的解释器(路径包括 python3),如果只安装了一个,则 VS Code 会自动选择。 3. 配置任务 按下 `Ctrl` + `Shift` + `P` 打开命令面板,输入 “Tasks: Configure Task”,按下回车键,并选择 “Create tasks.json file from template”。 选择 “Others”,在新的 tasks.json 文件中添加以下代码: ```json { "version": "2.0.0", "tasks": [ { "label": "Run Python", "type": "shell", "command": "python3", "args": [ "${file}" ], "presentation": { "reveal": "always", "panel": "new", "clear": true } } ] } ``` 此时,您就可以使用快捷键 `Ctrl` + `Shift` + `B` 运行 Python 文件了,或者使用命令面板输入 “Run Task” 找到 “Run Python” 并按下回车键来执行。 4. 配置调试 在 VS Code 中打开一个 Python 文件,按下 `F5` 打开调试面板,并选择 “Python”。 在 launch.json 文件中 添加以下代码: ```json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: Current File", "type": "python", "request": "launch", "program": "${file}", "console": "integratedTerminal", "cwd": "${workspaceFolder}", "env": { "PYTHONPATH": "${workspaceFolder}" } } ] } ``` 按下 `F5` 启动调试并附加到您的代码中,然后您可以像使用任何其他调试器一样调试 Python 代码。 ### 回答3: Mac本身自带Python2,但由于Python2的版本已经较老,建议在Mac上安装Python3并将其配置到VSCode中,以下是详细的配置方法: 第一步:安装Python3 通过官网下载Python3的安装包,下载地址为 https://www.python.org/downloads/。在下载时请选择MacOS的版本并下载最新版本的Python3。 安装完Python3后,在terminal中运行以下命令,查看Python3是否成功安装: ``` python3 --version ``` 如果命令行中显示Python的版本号,则表示成功安装。 第二步:安装VSCode 在官网 https://code.visualstudio.com/ 上下载适用于Mac的Visual Studio Code。 安装完VSCode后,打开它并打开需要编辑Python代码的项目文件夹。 第三步:安装Python插件 在VSCode中按下CTRL+Shift+X,在搜索框中输入“python”,然后选择“Python”插件并点击安装按钮。 安装完毕后,重启VSCode。 第四步:设置Python路径 在VSCode中按下Command + Shift + P,打开命令面板。在命令面板中输入“Python:Select Interpreter”,然后选择Python3的解释器路径。 如果没有Python3的解释器路径,请点击“Enter interpreter path”并输入Python3的解释器路径。以下为常见的Python3的解释器路径: ``` /usr/local/bin/python3 ``` 第五步:创建Python文件 在VSCode中,在项目文件夹中创建一个新的Python文件: ``` 点击左侧活动栏的“Explorer”选项卡,在项目根目录中创建一个新的文件。输入文件名,例如“hello.py”。 ``` 第六步:运行Python文件 在VSCode中按下F5,选择“Python File”配置,然后点击“create launch.json”按钮。在“launch.json”文件中,将“program”键的值更改为刚刚创建的Python文件的路径。 在Python文件中添加一些代码,并保存文件。然后按下CTRL + F5来运行Python文件,或使用调试面板中的“Run”按钮。 以上就是Mac VSCode配置Python3的具体步骤,完成以上步骤后,我们就可以愉快的使用VSCode编辑Python3代码了。

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### 回答1: 在 VSCode 中配置 Python 环境需要几个步骤。 1. 安装 Python 插件:在 VSCode 中打开扩展商店,搜索并安装 "Python" 插件。 2. 配置 Python 解释器:在 VSCode 中打开设置,在 "python.pythonPath" 中输入 Python 解释器的路径,如 "/usr/local/bin/python3"。 3. 安装依赖包:使用 VSCode 中的工具,如 "pip" 或 "conda" 安装需要的依赖包。 4. 在项目中创建虚拟环境:使用 VSCode 中的工具,如 "venv" 或 "conda" 创建项目中的虚拟环境,并在 VSCode 中选择虚拟环境。 5. 运行和调试你的 Python 代码:在编辑器中打开你的 python文件,使用 VSCode 的调试和运行工具来执行你的代码。 ### 回答2: VS Code是一款轻量级的编辑器软件,适合用于编写多种语言的代码。Mac版的VS Code可以很容易地配置Python环境,使得用户可以在编辑器中直接运行Python代码。 以下是Mac VS Code配置Python的步骤: 1. 安装Python 如果您的Mac上尚未配置Python环境,需要先安装Python。Mac上已经自带Python2.x版本,但是建议安装Python3.x版本。 可以到Python的官网(https://www.python.org/downloads/)下载最新的Python3.x版本安装包,然后按照提示进行安装即可。 2. 安装VS Code 如果您的Mac上还没有安装VS Code,可以到VS Code的官网(https://code.visualstudio.com/download)下载最新版本的安装包,然后按照提示进行安装即可。 3. 安装Python插件 打开VS Code,点击左侧的扩展(Extensions)按钮,在搜索栏中输入Python,找到并安装Microsoft的Python插件。 4. 设置Python环境 按下快捷键“Command+Shift+P”调出命令面板,输入“Python: Select Interpreter”并选择“Python3.x”,这样就会把Python3.x配置为当前项目的环境。 如果您有多个Python版本安装在系统中,可以手动指定使用哪个版本的Python解释器。 单击VS Code左下角的“Python版本”按钮,选择“Python: Configure Python Path”,在弹出的对话框中手动输入Python解释器的路径,然后保存即可。 5. 编写并运行Python代码 在VS Code中创建一个Python文件,编写好Python代码后,按下F5运行,或者按下快捷键“Command+Shift+P”,输入“Run Python File in Terminal”并选择,都可以运行Python程序。 在终端中打印的内容输出将会展示在VS Code的“终端(Terminal)”窗口中,用户可以对运行结果进行观察和分析。 以上就是Mac VS Code配置Python的简要步骤。配置好Python环境后,用户可以使用VS Code轻松开展Python编程工作,为您的Python项目提供了高效的开发环境。 ### 回答3: Mac上使用VS Code编写Python程序是一件十分方便的事情,但是在开始前我们需要先完成一些配置。以下是配置VS Code编写Python程序的步骤: 1. 安装Python解释器 要使用VS Code编写Python程序,你需要先安装Python解释器。Mac自带Python解释器,但不一定是最新版本,所以最好还是从官网下载安装最新版。安装完后,需要在终端中输入“python3”检查是否安装成功。 2. 安装VS Code 如果你尚未安装VS Code,则需要先从官网下载最新版。安装完成后,你可以打开VS Code并安装一些常用的扩展。这些扩展将会大大提升你的编程效率。 3. 安装Python扩展 在VS Code添加Python扩展后,你可以更轻松地编写Python代码。在扩展市场中搜索“Python”并安装官方Python扩展即可。安装后,你可以在左侧的侧边栏中看到Python扩展的图标。 4. 创建Python项目 创建一个Python项目,我们可以在VS Code中选择“File” -> “New Folder”来创建一个新文件夹,并在其中创建一个“main.py”文件。 5. 配置VS Code 在VS Code中,你需要配置一些设置才能更有效地编写Python程序。按下“Command +,”,在设置中搜索“Python”,并输入Python解释器路径和工作目录,设置好后保存即可。 6. 运行Python程序 要运行Python程序,你需要在终端中打开项目所在的文件夹,然后输入“python3 main.py”即可。VS Code还提供了一个“Run Python File in Terminal”的命令,你可以通过按下“F5”或按下菜单栏“Run”>“Start Debugging”来运行Python程序。 以上就是在Mac上配置VS Code编写Python程序的步骤。如果你按照以上步骤操作,则可以顺利地进行Python编程。
在使用VSCode配置Python深度学习环境时,可以按照以下步骤进行操作。首先,你需要安装Anaconda,然后在Anaconda中创建一个新的环境来存储PyTorch深度学习框架。 1. 首先,确保你已经安装了Anaconda。如果没有安装,请前往Anaconda官方网站下载并按照指示进行安装。 2. 打开Anaconda Prompt(Windows)或终端(Mac/Linux)。 3. 在Anaconda Prompt或终端中,输入以下命令来创建一个新的环境,例如命名为"pytorch"(你也可以选择其他名称)并指定Python版本(根据你的Python版本进行调整): conda create -n pytorch python=3.9 4. 激活新创建的环境。在Anaconda Prompt或终端中,输入以下命令: conda activate pytorch 5. 安装VSCode插件。打开VSCode,点击左侧的扩展图标,搜索并安装Python插件。 6. 在VSCode中,点击左下角的"Python"按钮,选择"Python: Select Interpreter",然后选择刚刚创建的"pytorch"环境。 7. 现在你可以在VSCode中编写和运行Python代码了。你可以使用VSCode的终端来执行Python脚本,或者使用调试功能进行代码调试。 通过以上步骤,你就可以在VSCode中配置Python深度学习环境了。记得在使用深度学习框架(如PyTorch)之前,还需要安装相应的库和依赖项。你可以使用pip或conda来安装所需的库。 希望这些步骤对你有所帮助!如果你遇到任何问题,请随时向我提问。\[1\]\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* [vscode搭建python环境](https://blog.csdn.net/finhaz/article/details/122669906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [手把手教你windows系统深度学习环境配置(anaconda+vscode+pytorch),亲身经历绝对管用](https://blog.csdn.net/qq_50167210/article/details/127548977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 在 VS Code 中配置 Python 环境可以按照以下步骤进行: 1. 安装 Python:如果还没有安装 Python,请先从官方网站下载并安装 Python。 2. 安装 VS Code:如果还没有安装 VS Code,请从官方网站下载并安装 VS Code。 3. 安装 Python 插件:打开 VS Code,点击左侧的扩展图标,在搜索框中输入 "Python",选择 "Python" 插件并点击安装。 4. 配置 Python 环境:在 VS Code 中按下 Ctrl+Shift+P(Mac 上为 Command+Shift+P),在命令面板中输入 "Python: Select Interpreter",选择要使用的 Python 解释器。 5. 创建并运行 Python 文件:在 VS Code 中创建一个 Python 文件,输入一些 Python 代码,按下 F5 键或者点击菜单栏中的调试按钮来运行代码。 以上就是在 VS Code 中配置 Python 环境的基本步骤,希望对你有帮助。 ### 回答2: 在 VSCode 中配置 Python 环境主要有两种方法,分别是使用 VSCode 的自带功能和使用 Anaconda 进行配置。下面将分别介绍这两种方法: 1. 使用 VSCode 的自带功能 首先要确保您已经安装了 Python 环境,并将其添加到系统的 PATH 环境变量中。然后按照以下步骤配置 Python 环境: 步骤一:打开 VSCode,打开您的项目文件夹,并创建一个名为 .vscode 的空文件夹。 步骤二:在 VSCode 中按下 Ctrl+Shift+P 来打开命令面板,输入“Python:Select interpreter”,并选择您已经安装的 Python 解释器。 步骤三:按下 Ctrl+Shift+P,输入“Python:Create 测试文件”并创建一个新的测试文件(例如 test.py)。 步骤四:在测试文件中编写代码并按下 F5 运行代码。此时您的 Python 环境就已经在 VSCode 中配置成功了。 2. 使用 Anaconda 进行配置 使用 Anaconda 配置 Python 环境的优势在于它可以帮助您灵活地管理多个 Python 环境。以下是配置 Python 环境的步骤: 步骤一:安装 Anaconda,然后用 Anaconda 创建您需要的 Python 环境。 步骤二:在 VSCode 中确保您已经安装了 Python 扩展,然后按下 Ctrl+Shift+P,输入“Python:Select interpreter”,并选择您所创建的环境。 步骤三:按下 Ctrl+Shift+P,输入“Python:Create 测试文件”并创建一个新的测试文件(例如 test.py)。 步骤四:在测试文件中编写代码并按下 F5 运行代码。此时您的 Python 环境就已经在 VSCode 中配置成功了。 总之,在 VSCode 中配置 Python 环境需要使用到一些基本的命令和配置文件。如果您能够熟练掌握这些技巧,那么在多个项目中灵活地管理 Python 环境就不再是难题。 ### 回答3: VSCode是一款功能强大、开源免费的代码编辑器,支持多种编程语言,并且内置了丰富的扩展和插件,可以为开发者提供更加便利的编程环境。在VSCode中配置Python环境,可以帮助开发者更快地编写、调试、执行Python程序,并且可以方便地管理自己的Python环境。 在VSCode中配置Python环境,可以分为以下几个步骤: 1. 安装Python环境 首先,我们需要安装Python环境。可以从Python官网(https://www.python.org)下载Python安装包,并按照提示进行安装。安装完成后,需要将Python环境添加到系统的环境变量中,使其可以随时被调用。 2. 安装Python扩展 在VSCode中,可以通过安装Python扩展来支持Python开发。打开VSCode,点击左侧的扩展图标,在搜索框中输入“Python”,选择“Microsoft Python Extension”,点击“安装”按钮即可。 3. 配置Python解析器 安装完Python扩展后,需要配置Python解析器。在VSCode中,可以通过以下两种方式来配置Python解析器: (1)通过工作区设置:打开VSCode,选择“文件”-“打开文件夹”,选择一个Python项目文件夹,然后在该文件夹下创建一个名为“.vscode”的文件夹,在该文件夹下创建一个名为“settings.json”的文件,在该文件中添加如下配置信息: { "python.pythonPath": "python解释器路径" } 其中,python解释器路径可以通过在命令行中输入“which python”来查看,然后将输出的路径粘贴到上述配置信息中即可。 (2)通过用户设置:打开VSCode,选择“文件”-“首选项”-“设置”,在搜索框中输入“Python:Python路径”,然后将Python解释器路径添加到该设置项中即可。 4. 创建Python文件 配置完Python环境后,可以在VSCode中创建Python文件,使用Python扩展提供的代码编辑、执行、调试等功能来开发Python程序。 总之,在VSCode中配置Python环境,可以让开发者更加高效地进行Python开发。如果有需要,还可以通过VSCode中的其它扩展或插件来增强Python开发的功能和体验。
回答: 在Mac上使用VScode配置Python开发环境的步骤如下: 1. 首先,你可以参考\[1\]中提供的链接,了解关于MacOS配置Python开发环境和Pycharm的详细步骤。 2. 安装完Python解释器后,打开VScode,在界面上按下F1键,然后输入"Python: Select Interpreter",选择你安装的Python解释器。 3. 如果你想使用VScode进行Python开发,你可以安装Code Runner插件。你可以参考\[2\]中提供的链接,了解如何使用Code Runner插件一键安装Python。 4. 如果你想让输出文件保存在当前文件所在目录,你可以按照\[3\]中提供的解决方法,将"code-runner.executorMap"中的"python"设置代码替换为"cd $dir && python3 $fileName"。 这样,你就可以在Mac上使用VScode配置Python开发环境了。希望对你有帮助! #### 引用[.reference_title] - *1* [计算机视觉入门 - MacOS搭建Python的OpenCV环境并在VScode上使用的详细步骤(完整版)](https://blog.csdn.net/weixin_45571585/article/details/129447788)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【Mac】VScode配置Python开发环境详细教程(报错解决Import Error No module named ) CodeRunner插件](https://blog.csdn.net/qq_43827595/article/details/104491219)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
要在VSCode中配置CARLA,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 安装VSCode:首先,确保您已经安装了最新版本的VSCode编辑器。您可以从VSCode的官方网站(https://code.visualstudio.com/)下载并安装适用于您的操作系统的版本。 2. 安装Python插件:打开VSCode并转到扩展视图(按下Ctrl+Shift+X或点击侧边栏的扩展图标)。搜索并安装适用于Python的官方插件。 3. 创建新的虚拟环境:为CARLA项目创建一个新的虚拟环境是个好主意。在VSCode的终端中使用以下命令创建一个新的虚拟环境: python -m venv carla-env 4. 激活虚拟环境:在VSCode终端中使用以下命令激活虚拟环境: - 在Windows上: .\carla-env\Scripts\activate - 在Mac/Linux上: source carla-env/bin/activate 5. 安装CARLA依赖项:在激活的虚拟环境中,使用以下命令安装CARLA所需的依赖项: pip install carla 6. 配置调试器:在VSCode中打开CARLA项目文件夹。然后,点击左侧的调试图标(或使用快捷键Ctrl+Shift+D)打开调试视图。点击视图左上角的齿轮图标以打开launch.json文件。 7. 添加调试配置:在launch.json文件中,点击“Add Configuration”按钮并选择"Python"。这将在launch.json中添加一个默认的Python调试配置。 8. 配置调试环境:在launch.json文件中,将program属性设置为CARLA启动脚本的路径。例如: "program": "${workspaceFolder}/carla/PythonAPI/examples/example.py" 9. 启动调试:点击VSCode左上角的绿色播放按钮以启动调试会话。CARLA应该开始运行,并且您可以在VSCode中进行调试。 这些步骤会帮助您在VSCode中配置CARLA,并为您的项目提供调试功能。请根据您的实际情况进行相应的修改和调整。
在Mac上配置Python开发环境和VScode的步骤如下: 1. 首先,你可以参考\[1\]中提供的链接,了解如何在Mac上配置Python开发环境和安装Pycharm。这个链接提供了详细的步骤和说明。 2. 安装完Python解释器后,打开VScode并停留在界面上,按下F1键,然后输入"Python: Select Interpreter"。这将打开一个菜单,让你选择Python解释器。 3. 另外,你可以参考\[2\]中提供的参考资料,了解如何在VScode中配置Python开发环境。这个链接提供了官方的配置方法,包括英文和中文翻译。 4. 如果你想使用Code Runner插件来运行Python代码,你可以按照\[2\]中提供的最新方法进行安装。这个插件可以一键安装Python、Java和C++的运行环境。 5. 如果你遇到了在运行Python文件时输出文件保存在原目录的问题,你可以按照\[3\]中提供的解决方法进行操作。将代码中的"python": "cd $dir && python3 $fileName"替换为"python": "cd $dir && python3 $fileName",这样输出文件就会保存在当前文件所在的目录。 希望以上步骤对你在Mac上配置Python开发环境和VScode有所帮助。如果还有其他问题,请随时提问。 #### 引用[.reference_title] - *1* [计算机视觉入门 - MacOS搭建Python的OpenCV环境并在VScode上使用的详细步骤(完整版)](https://blog.csdn.net/weixin_45571585/article/details/129447788)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【Mac】VScode配置Python开发环境详细教程(报错解决Import Error No module named ) CodeRunner插件](https://blog.csdn.net/qq_43827595/article/details/104491219)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
在配置Visual Studio Code(VSCode)的深度学习环境之前,你需要进行一些准备工作。首先,你需要安装Anaconda,这是一个用于管理Python环境和包的工具。然后,你需要在Anaconda中创建一个新的环境来存储PyTorch深度学习框架。 你可以按照以下步骤来配置VSCode的深度学习环境: 1. 安装Anaconda:从Anaconda官方网站下载适合你操作系统的Anaconda安装包,并按照安装向导进行安装。 2. 创建新环境:打开Anaconda Prompt(Windows)或终端(Mac/Linux),输入以下命令来创建一个新的环境(这里以命名为"pytorch"为例,你也可以自己选择一个合适的名称): conda create -n pytorch python=3.9 3. 激活环境:创建环境后,输入以下命令来激活该环境: conda activate pytorch 4. 安装PyTorch:在激活的环境中,输入以下命令来安装PyTorch深度学习框架: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch 其中,"xx.x"代表你所使用的CUDA版本,如果你没有安装CUDA,可以省略"cudatoolkit"部分。 5. 安装VSCode:从VSCode官方网站下载适合你操作系统的VSCode安装包,并按照安装向导进行安装。 6. 安装Python插件:在VSCode中,点击左侧的扩展图标,搜索并安装Python插件,这将为你提供Python语言支持和调试功能。 7. 配置VSCode的Python解释器:在VSCode中,按下Ctrl+Shift+P(Windows/Linux)或Cmd+Shift+P(Mac),输入"Python: Select Interpreter"并选择你刚创建的"pytorch"环境。 8. 配置Jupyter笔记本:如果你想在VSCode中使用Jupyter笔记本,可以按照引用\[2\]中的步骤进行配置。 通过以上步骤,你就可以成功配置VSCode的深度学习环境了。希望对你有所帮助!\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [手把手教你windows系统深度学习环境配置(anaconda+vscode+pytorch),亲身经历绝对管用](https://blog.csdn.net/qq_50167210/article/details/127548977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [VS Code配置深度学习环境](https://blog.csdn.net/weixin_46003347/article/details/123482262)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

ant-button 点击实践

好的,下面是 ant-button 点击实践的步骤: 1. 首先,在你的项目中安装 Ant Design UI 库,可以通过 npm 命令进行安装: ``` npm install antd --save ``` 2. 在你的代码中引入 antd 库和 antd 样式,示例代码如下: ```javascript import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import 'antd/dist/antd.css'; import { Button } from 'antd'; function handleCl

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

生成模型的反事实解释方法及其局限性

693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性,如大小、颜色等。此外,它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类,但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制,其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者,事实上,最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31,7,32,1]中,产生了生成的反事实解释,但它们的可视化立即改变了所有相关属性,如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而,这些可能涉及不影响分类结果的性质,并且还组合了若干属性。因此,这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实,其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10,5