使用conda搭建好pytorch或tensorflow环境后在vscode中进行调试

原创于 2021-06-12 20:27:33 发布 · 887 阅读

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这篇博客介绍了如何在VSCode中配置conda环境以调试Python程序，特别是针对import库时遇到的问题。首先，需要更新settings.json中的python.pythonPath或python.defaultInterpreterPath来指定conda虚拟环境的Python解释器路径。然后，当出现Intel MKL初始化警告时，需在系统环境变量中添加conda环境的路径。通过以上步骤，可以解决因环境变量导致的库导入错误。

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在conda中搭建好环境后，直接在vscode中进行python程序的调试时，import torch会报错。首先，需要对vscode打开的文件夹下自动生成的.vscode文件中的settings.json进行配置。

在settings.json中添加

"python.pythonPath": "安装位置\\Anaconda3\\envs\\pytorch_gpu\\python.exe"

最近使用上面的python.pythonPath添加路径无效了，需将其改为python.defaultInterpreterPath。

上面的代码是指定conda中搭建的虚拟环境下python的位置，加入这句代码后，调试时vscode的终端会自动执行activate pytorch_gpu(自己搭建环境的名字)。

在经过上述操作后依然会报错如下

UserWarning: mkl-service package failed to import, therefore Intel(R) MKL initialization ensuring it......

该错误是由于环境变量导致的，这时需要添加所搭建环境的环境变量。

具体步骤为：右击此电脑-》属性-》高级系统设置-》环境变量

在用户环境变量中双击Path，添加相应的环境的路径，我的pytorch环境添加如下

添加完后点击确定，退出vscode重新打开，此时便可以导入自己搭建的环境中的库了。