vscode虚拟环境使用jupyter

最新推荐文章于 2025-07-10 14:37:21 发布
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#vscode #jupyter #ide

本文描述了如何在已配置好的conda环境下，在虚拟环境中安装Torch，并解决在VSCode中使用Jupyternotebook时无法正常导入Torch的问题，步骤包括安装Jupyter、设置condakernel和正确选择Kernel。

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在某虚拟环境内安装torch，但是ipyn文件保存后无法正常导入torch

1.conda环境下安装Jupyter等一切配置，进入虚拟环境

2.conda install nb_conda_kernels

3.安装完成后重新打开VSCode，在运行Jupyter notebook中的代码之前，在右上角的Select Kernel中切换到test中的Kernel，即可成功导入Pytorch。

AliceXingFree
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点击“运行”按钮旁边的“调试”按钮（一个类似虫子的图标），这会在当前单元格开启调试模式。- 点击“创建一个新的调试配置”（如果还没有配置的话），在配置下拉菜单中选择“Python: Jupyter Attach”或类似的Jupyter调试配置选项。- “单步跳出”（Shift + F11）：当在函数内部调试时，使用这个操作可以快速跳出函数，返回到函数调用后的下一行。- “单步进入”（F11）：如果当前行是一个函数调用，会进入函数内部逐行执行。- “继续”（F5）：让程序继续执行，直到下一个断点。
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通过点击左下角的“齿轮”图标，选择“设置”，然后在搜索框中输入“Jupyter”，可以找到与Jupyter相关的设置选项，如Jupyter服务器的启动选项、内核选择等。这个解释器应该是安装了Jupyter相关库的。- 在Jupyter Notebook中，你可以在代码单元格中输入Python代码，通过点击单元格左侧的“运行”按钮（三角形图标）或者按下 Shift + Enter 组合键来运行代码。- 在搜索框中输入“Jupyter”，找到“Jupyter”扩展（通常是由微软提供的），然后点击“安装”按钮。
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我的老电脑明明有GPU，之前运行过深度学习的代码发现找不到GPU，那我应该是配置torch的时候没有下载cuda，所以我新建了一个环境torch_cuda，通过nvidia-smi，可以看到自己电脑本身的GPU，我的是11.2，一般torch的cuda小于等于这个型号。在打开的 Jupyter 笔记本中，点击右上角的内核选择器，选择你已经配置好的 Python 环境。以及torch和python版本的对应。创建一个新环境，要新装jupyter。我用的是，预计是一个半小时。
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### 如何在 VS Code 中使用 Jupyter Notebook 要在 Visual Studio Code (VS Code) 中高效地使用 Jupyter Notebook，可以按照以下方法操作： #### 安装扩展 首先，在 VS Code 中安装官方的 **Python 扩展** 和 **Jupyter 扩展**。这些扩展提供了对 Python 文件的支持以及内置的 Jupyter 功能支持[^1]。 #### 配置虚拟环境 如果项目依赖于特定的虚拟环境（如 `venv` 或 `Pipenv`），可以通过以下方式设置： 1. 使用命令面板 (`Ctrl+Shift+P`) 输入并选择 **Python: Select Interpreter**。 2. 从列表中选择所需的虚拟环境或全局解释器。 3. 如果未列出目标环境，则可能需要手动创建该环境或将路径添加到配置文件中。 #### 加载和运行 Notebooks 当打开 `.ipynb` 文件时，VS Code 自动切换至交互式笔记本视图。此时可以直接执行单元格中的代码片段，并查看实时输出结果[^4]。 对于新创建的 Notebook 文件： - 可通过菜单栏选项 (**File -> New File**) 创建空白文档； - 或者利用模板快速搭建框架结构。 #### 解决库导入失败问题 有时可能会遇到某些第三方包无法正常加载的情况（例如引用[2]提到的关于 Scikit-Learn 的疑问）。这通常是因为当前活动的工作区缺少必要的依赖项或者存在版本冲突等问题。建议采取如下措施排查原因： - 确认所选解释器已正确安装所需模块； - 尝试重新激活对应环境后再尝试一次； - 更新 pip 工具链以获取最新补丁修复潜在漏洞。 另外值得注意的是，在 Linux 发行版比如 Ubuntu 上部署服务端程序前还需要额外注意权限管理等方面的要求[^3]。 ```python import sys print(sys.executable) ``` 上述脚本可以帮助确认实际调用哪个 python 实例来解析指令流从而进一步定位具体位置上的差异点在哪里。 --- #### 快捷键优化体验 为了提升工作效率还可以自定义一些常用功能对应的热键组合方便日常频繁调用场景下节省时间成本。例如针对不同平台特性分别设定适合个人习惯的操作序列等等。 ---
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