Visual Studio Code和Anaconda的下载(机器学习编译环境配置）

已于 2023-09-25 21:56:47 修改
阅读量403 收藏 1
点赞数 3
分类专栏： 机器学习 文章标签： python visual studio code
于 2023-09-25 21:44:20 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Fluoriteye/article/details/133280470
版权
本文详细介绍了Anaconda的下载、安装、环境配置，包括创建虚拟环境，并对比了VisualStudioCode的简介、下载及扩展安装，旨在帮助读者快速上手这两款IT工具。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

 一、Anaconda

1.Anaconda介绍

2.Anaconda下载及安装

3.检查conda是否成功写入系统环境变量

4.创建虚拟环境

二、Visual Studio Code

1.vscode介绍

2.vscode下载及安装

 一、Anaconda

1.Anaconda介绍

Anaconda（anaconda下载）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

2.Anaconda下载及安装

打开anaconda下载。

直接选择下载，下载完后找到下载的位置运行安装程序。

然后下一步下一步下一步……

选择你要安装的位置，最好是容易记住的地方。

最后安装（install）。

3.检查conda是否成功写入系统环境变量

同时按下win+r键，再输入cmd，打开界面后输入conda。

输入conda activate，出现base验证完成。

4.创建虚拟环境

conda create -n 环境名 python=x.x
anaconda命令创建python版本为x.x，名字为<环境名>的虚拟环境。<环境名>文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

激活/切换环境

Windows：conda activate 环境名

Linux:  source activate 环境名

查看当前存在哪些虚拟环境

conda env list

 

二、Visual Studio Code

1.vscode介绍

VSCode（全称：Visual Studio Code）是一款由微软开发且跨平台的免费源代码编辑器。该软件支持语法高亮、代码自动补全（又称 IntelliSense）、代码重构、查看定义功能，并且内置了命令行工具和 Git 版本控制系统。用户可以更改主题和键盘快捷方式实现个性化设置，也可以通过内置的扩展程序商店安装扩展以拓展软件功能。

2.vscode下载及安装

vscode下载

选择自己对应的版本进行下载。

下载完成后打开下载到的位置，运行安装包程序。

此页面可以选择创建快捷方式，没有创建快捷方式请记住自己安装的位置。

下载完成后打开vscode，点击左侧栏目的第五个4个方块的图标进入，下载python等扩展。

在此位置也可以下载汉化包。

需要下载的话，主要是下载python，pylance，jupyter，其他是下载jupyter连带的，其中python为核心扩展必下。

以上，Anaconda和VSCode全部安装完成！

VS Code的基础上 安装Anaconda
weixin_41453476的博客
03-31 1393
开发语言 Python (本文基于python 3.7.4) 开发环境 Visual Studio Code 1.下载Anaconda安装包 官网：https://www.anaconda.com/ 清华大学镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 在清华镜像快些，所以我在清华大学镜像站安装的是下面这个版本： 2.点...
机器学习入门编程环境配置
qq_35218635的博客
06-11 458
1. 安装 Python3，新手推荐使用 anaconda3 安装，具体教程可以参考网上教程 （https://www.anaconda.com/products/individual 安装包在页面的最下面 https://ccran.online/articles/2020/03/29/1585471017010.html 简易安装过程）。 ...
vscode vscode code的终端不识别conda命令
qq_40940771的博客
08-23 4255
如果在 Visual Studio Code (VSCode) 的终端中无法识别 conda 命令，可能是因为 VSCode 默认使用的是系统的默认终端而不是 conda 环境中的终端。在 VSCode 的菜单栏中选择 View（视图）-> Terminal（终端），或者使用快捷键 Ctrl+` （反引号）打开终端。在终端的工具栏上找到一个小下拉箭头的按钮（可能位于终端的右侧），点击该按钮。在弹出的菜单中，选择 “Command Prompt” 作为默认终端。打开 VSCode，并打开一个项目或文件夹。
从零开始：Python运行环境之VSCode与Anaconda安装配置全攻略 (1)
weixin_43679228的博客
04-15 2250
本文详细介绍从零开始用 VSCode 和 Anaconda 配置 Python 运行环境的方法。先是讲解 Anaconda 的下载、安装步骤，如勾选关键安装选项，创建并激活虚拟环境。接着说明 VSCode 的安装过程，以及在其中安装 Python 扩展、选定 Anaconda 环境解释器的操作。最终通过运行 “Hello, World!” 测试环境。旨在帮助读者快速、准确搭建 Python 运行环境，为 Python 编程开发打下基础 。
Visual Studio Code的下载安装与Anaconda环境的配置
G_unknow的博客
09-25 479
选择并下载符合自己系统的VSCode版本。这样Anaconda的系统环境变量就配置完成啦~如果出现以下结果则系统环境变量配置成功。如果出现以下结果则系统环境变量未配置。三、Anaconda环境配置。二、VSCode的安装。点击Download。
Anaconda 使用和 Visual Studio Code，PyCharm 对接全解析
weixin_33841722的博客
01-13 6416
关于 Anaconda 关于 Anaconda 的安装和介绍，可以参考我的上一篇关于 Jupiter Notebook 的笔记，这里不再赘述，官网地址 引用维基百科 Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。 简单来说，Anaconda 就是专门用...
安装Anaconda3和Visual Studio Code及其配置（机器学习环境搭建）
顺颂时祺，秋绥冬禧
09-24 3780
安装Anaconda和VsCode
VS Code中使用 Anaconda 环境
qq_45152711的博客
05-24 8223
在 Visual Studio Code (VS Code) 中使用 Anaconda 环境进行 Python 开发，可以充分利用 Anaconda 提供的包管理和虚拟环境功能，同时享受 VS Code 提供的强大开发工具和调试功能。
机器学习环境搭建（vscode+anaconda的安装+conda虚拟环境的激活）
m0_72115396的博客
09-26 682
visual studio code是一款免费、开源的代码编译器，支持多种编译语言，具有语法高亮，智能代码补全、调试功能、版本控制等特点。前序：机器学习环境搭建是一个重要的步骤，它可以让你在一个方便和高效的平台上进行机器学习的开发和测试。安装完成后，你可以打开vscode，然后在左侧的拓展栏搜索并安装python插件。Anaconda包含了conda,python在内的许多包及其依赖项，为每个python环境安装不同的包，不同环境相互切换，操作简单，使用方便。1.检测安装是否成功。2.打开cmd命令行。
Anaconda: 数据科学和机器学习的全能工具包
unravel_tom的博客
06-23 1574
Anaconda极大地简化了数据科学工作流程，从环境设置到项目部署。它为初学者提供了一个低门槛的入口，同时为专业人士提供了强大而灵活的工具。通过使用Anaconda，数据科学家和研究人员可以将更多精力集中在数据分析和模型开发上，而不是纠结于环境配置和包管理的技术细节。Anaconda是一个开源的数据科学平台，它集成了Python/R编程语言以及数百个用于科学计算、数据分析、机器学习和深度学习的科学包。数据科学家和分析师机器学习工程师研究人员和学者软件开发者学生和教育工作者。
机器学习所需相关软件和环境的安装与配置
qq_53866837的博客
10-27 2558
机器学习
利用vcpkg管理visual studio C++ 工具包（内容包括：CMake，Git）（模仿anaconda，python，numpy，matplotlib.pyplot，PIL.Image）
weixin_50531046的博客
10-31 803
你可以在任意目录下使用vcpkg命令安装库，但安装的文件会自动存储到你设置的vcpkg目录下，而不会在当前工作目录中创建任何文件。这使得管理安装的库变得更加方便。vcpkgvcpkg提供了丰富的 C++ 库，覆盖科学计算、图形学、机器学习、并发编程等领域，可以根据具体项目需求选择相应的库，避免手动安装和配置依赖的麻烦。三、CMake的下载vcpkg使用CMake来编译和管理其下载的库。CMake 是一个跨平台的构建系统，可以帮助生成项目的构建文件，因此vcpkg依赖 CMake 来下载、构建和配置依赖库。
【深度学习-番外1】Win10系统搭建VSCode+Anaconda+Pytorch+CUDA深度学习环境和框架全过程
fengzhuqiaoqiu的博客
04-21 3175
本文将介绍在Windows 10系统下搭建深度学习环境的完整过程，包括安装Anaconda、CUDA、NVIDIA显卡驱动以及Pytorch框架。后续本专栏的Python语言下的深度学习环境都以本篇搭建的为准。
vscode中使用conda虚拟环境
l8947943的博客
05-27 1万+
附带一篇测试教程，
visual Studio code 编辑器 配置 Anaconda 环境
weixin_55443290的博客
01-12 1063
一.首先安装Anaconda，Anaconda是Python 集成环境，包括Python大量的第三方库，比如：OS，datetime等等。第一步，打开visual studio code 编辑器，点击 extensions ，在搜索框中输入python ，三.想要运行.py文件时，必须在visual studio code 安装python扩展包，第五步，默认选择 第一个 和 第三个 ，点击 Install ,等待它的下载，第三步 Install for 那里有两个选择，我保持默认，点击next,
机器学习实验课一：vscode与anaconda的下载安装与配置以及虚拟环境的初步构建
m0_63916929的博客
09-18 226
​然后点击扩展按钮根据自己的电脑系统选择下载版本，如果电脑系统是选择，下载点击下载的安装包进行下载，并进行操作记得选择，然后下一步继续安装。
VS Code 配置 Anaconda Python 环境
热门推荐
算法工程师dongab的博客
09-28 2万+
在中可以使用Anaconda环境进行Python开发，可以充分利用 Anaconda 提供的包管理和虚拟环境功能，同时享受 VS Code 提供的强大开发工具和调试功能。
Visual Studio Code配置anaconda终端
qq_41011242的博客
02-21 1万+
ctrl+shift+p打开搜索栏 输入open user settings 在打开的界面搜索框里搜索shell.windows 在下拉框里选择新建的anaconda环境 这样以后通过ctrl+`打开终端就是anaconda Prompt了
机器学习开发环境的准备
手写我对你的温柔
01-12 292
一：下载Anaconda加入国内镜像或清华镜像： 二：安装virtualenv环境避免污染系统环境: pip install virtualenv virtualenv+环境名文件夹 cd环境名文件夹 cd Scripts activate （这是激活环境） deactivate是取消激活环境 安装tensorflow: pip install -i https://pypi...
visual studio code 中conda突然消失
最新发布
05-18
### 解决 Visual Studio Code 中 Conda 环境丢失的问题 当在 Visual Studio Code (VSCode) 中遇到 Conda 环境缺失的情况时，可能的原因包括配置文件损坏、路径设置错误或者扩展插件未正确加载等问题。以下是针对此问题的具体解决方案： #### 1. 验证 Conda 路径是否正确 确保 VSCode 的 Python 扩展能够找到并识别到安装的 Conda 环境。可以通过以下方式验证： - 在终端运行 `conda info --envs` 来查看当前可用的 Conda 环境列表及其路径。 - 如果目标环境不在该列表中，则可能是由于删除或重命名了某些目录导致。 #### 2. 更新 VSCode 和 Python 插件 保持开发工具最新版本有助于减少兼容性问题的发生几率。可以按照如下操作更新软件组件： ```bash code --install-extension ms-python.python ``` 这会强制重新下载微软官方发布的Python支持包[^2]。 #### 3. 设置默认解释器为特定 Conda Environment 打开命令面板 (`Ctrl+Shift+P`) 并输入 “Python: Select Interpreter”，从弹出菜单里挑选对应名称前缀带有 `(base)` 或其他自定义标签的目标虚拟空间作为活动区域内的首选项之一[^3]。 #### 4. 修改 settings.json 文件手动指定位置 如果自动检测失败的话，也可以通过编辑全局/工作区级别的 JSON 数据来硬编码关联关系。具体做法是在 `.vscode/settings.json` 添加类似下面这样的条目： ```json { "python.defaultInterpreterPath": "/path/to/your/conda/env/bin/python" } ``` #### 5. 使用 editable 安装模式加速调试流程 对于正在积极修改源码期间频繁切换不同分支场景下的开发者而言，利用 `-e` 参数可以让本地改动即时生效而无需重复执行构建过程[^1]: ```bash pip install -e . ``` 以上方法应该能有效缓解乃至彻底消除关于找不到合适 runtime instance 的困扰状况。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值