VScode（Visual Studio Code）是一款由微软开发的免费、开源的跨平台代码编辑器。它具有轻量级、高度可定制和强大的功能，具有简洁的界面、丰富的功能和良好的扩展性，适用于各种编程任务和项目类型。无论是前端开发、后端开发，还是其他领域的开发工作，VScode都能提供高效、便捷的开发环境。

二、下载安装

2.1：前期准备工作

2.1.1：CPU与GPU对深度学习的影响

众所周知，分别使用CPU与GPU运行深度学习模型，在二者为相同级别（价格及天梯图位次）的情况下，GPU运行所需时间会比CPU成倍的缩短，主要原因有以下三点：

①GPU具有高效的并行计算，对矩阵乘法和卷积具有极大的计算优势

②CPU为延迟优化，GPU为带宽优化。简单来说，CPU可以更快速地获取内存数据，但单次运输量较少；GPU则与其相反，虽然获取速度慢，但单次运输量较大。从而得知：相同数据量下，CPU需要多次运输得以完成工作，GPU则仅需要很少的次数即可完成工作。对于深度学习的典型任务场景，数据一般占用大块连续的内存空间，GPU可以提供最佳的内存带宽，并且线程并行带来的延迟几乎不会造成影响。

③GPU为每个处理单元均配备了一些寄存器，具有大量且快速的寄存器和L1缓存的易于编程性，使得GPU非常适合用于深度学习。

2.1.2：是否使用CUDA——确定设备是否拥有英伟达独立显卡

由于上述原因，CPU版本与GPU版本有显著差别，若设备有英伟达GPU，必然优先选择使用CUDA版本。

想知道设备是否满足本条件，第一：可以到设备官网查找本机型号的相关信息。第二：以 Windows11 系统为例，右键此电脑，点击管理，打开设备管理器，在显示适配器一栏查看是否有NVIDIA，如图所示：

由于设备限制，本文仅展示GPU版本的下载安装。

2.2：下载与安装（GPU版）

2.2.1：Anaconda下载与安装

到官网下载Anaconda。

由于官方网站下载极慢，建议使用清华源镜像进行下载，选择相应的版本即可，在此不做赘述。

下载完成后，选择好安装路径，通通下一步即可（路径最好是全英文）

安装完成后可以在开始菜单找到Anaconda，打开

点击环境（Environments），看到base（root），这是基本环境，即代表安装成功

2.2.2：搭建虚拟环境

打开Anaconda命令窗口

利用 conda create 指令创建新的虚拟环境

1丨conda create –n 虚拟环境名字 python=版本

出现如下语句则输入y即可完成

2.2.3：安装Pytorch（pip方法）

打开Pytorch官网

如果设备可以装11.7或者11.8就直接粘贴复制到anaconda窗口，不行则选择箭头所示查找其他版本，直接安装好即可。

2.2.4：VScode下载与安装

打开VScode官网选择相应版本下载安装即可，不做赘述。

三、参考文章

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