Anaconda＋vscode＋pytorch环境搭建过程详解

Anaconda+VSCode+PyTorch环境搭建过程详解

在使用PyTorch进行深度学习开发时，我们通常需要搭建一个适合自己的开发环境。本文将介绍如何使用Anaconda、VSCode和PyTorch来搭建一个完整的深度学习开发环境，并演示两个示例。

示例一：使用Anaconda创建新的环境并安装PyTorch

1. 下载并安装Anaconda：从Anaconda官网下载适合自己操作系统的版本，并按照安装向导进行安装。

2. 创建新的环境：打开Anaconda Navigator，点击“Environments”选项卡，然后点击“Create”按钮创建一个新的环境。

3. 安装PyTorch：在新环境中，点击“Open Terminal”按钮打开终端，然后使用conda install命令安装PyTorch。

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

在上述命令中，cpuonly选项表示只安装CPU版本的PyTorch。如果需要安装GPU版本的PyTorch，可以使用以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

示例二：使用VSCode进行深度学习开发

1. 下载并安装VSCode：从VSCode官网下载适合自己操作系统的版本，并按照安装向导进行安装。

2. 安装Python插件：在VSCode中，点击左侧的“Extensions”图标，搜索并安装“Python”插件。

3. 打开Anaconda环境：在VSCode中，按下Ctrl+Shift+P组合键打开命令面板，输入“Python: Select Interpreter”，然后选择Anaconda环境中的Python解释器。

4. 创建新的Python文件：在VSCode中，按下Ctrl+N组合键创建一个新的Python文件，并编写代码。

5. 运行代码：在VSCode中，按下F5键运行代码，并查看输出结果。

结论

总之，在使用PyTorch进行深度学习开发时，我们可以使用Anaconda创建新的环境并安装PyTorch，也可以使用VSCode进行深度学习开发。需要注意的是，不同的开发环境可能会有不同的配置和使用方法，因此需要根据实际情况进行调整。