vscode配置深度学习

### 配置VSCode用于深度学习

#### 安装必要扩展

为了使VSCode能够支持Python开发以及深度学习框架，安装一些特定的扩展是非常有帮助的。推荐安装如下几个扩展：

- Python Extension Pack：这个包包含了多个有用的工具来增强Python编程体验，比如调试器、Linters和其他实用程序[^1]。

{
    "recommendations": [
        "ms-python.python",
        "ms-toolsai.jupyter"
    ]
}

上述JSON片段可以放在`.vscode/extensions.json`文件中自动提示用户安装这些推荐的扩展。

#### 创建并激活Conda虚拟环境

创建一个新的Conda环境对于隔离项目依赖关系至关重要。可以通过命令行执行以下操作来完成此过程:

conda create --name myenv python=3.8
conda activate myenv

这将在用户的计算机上建立名为`myenv`的新环境，并将其激活以便后续安装所需的库[^2]。

#### 设置VSCode识别新创建的虚拟环境

为了让Visual Studio Code正确地检测到刚刚创建好的Conda环境，需按照下面的方法调整IDE内部配置：

##### 进入设置界面

通过点击左下角齿轮图标打开全局或工作区级别的设置页面；也可以直接编辑位于项目根目录下的`.vscode/settings.json`文件来进行更精确控制。

##### 添加解释器路径

确保已安装的Python插件能访问到目标环境中Python可执行文件的位置。通常情况下，该位置类似于`(base) C:\Users\username\.conda\envs\myenv\python.exe` (Windows)，具体取决于个人系统的实际情况和所使用的Anaconda版本。

{
    "python.defaultInterpreterPath": "${workspaceFolder}/venv/bin/python", // Linux/MacOS
    "python.defaultInterpreterPath": "${workspaceFolder}\\venv\\Scripts\\python.exe" // Windows
}

请注意替换`${workspaceFolder}`为实际的工作空间路径，同时根据操作系统选择合适的格式化方式。

##### 切换至指定环境

一旦完成了以上步骤，则可以在VSCode底部状态栏找到当前活动的Python解析器名称，单击它会弹出菜单允许切换不同的可用选项之一——即之前定义过的那个特殊环境。

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