机器学习环境搭建（vscode+anaconda的安装+conda虚拟环境的激活）_vscode 安装conda

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步骤一：安装VSCode

步骤二：安装Anaconda

步骤三：创建Conda虚拟环境

步骤四：在VSCode中激活Conda虚拟环境

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步骤一：安装VSCode

首先，我们需要安装VSCode。这是一个跨平台的轻量级代码编辑器，支持多种编程语言和丰富的扩展。

1. 打开浏览器，访问Visual Studio Code - Code Editing. Redefinedhttps://code.visualstudio.com/

2. 点击“下载”按钮以安装程序。

3. 安装完成后，打开VSCode。

4. 完成情况

步骤二：安装Anaconda

Anaconda是一个强大的Python发行版，它包含了许多常用的科学计算和数据分析工具，同时也能够帮助创建和管理Conda虚拟环境。

1. 打开浏览器，访问Anaconda官方网站https://www.anaconda.com/products/distribution

2. 下载适用于操作系统的Anaconda发行版：Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe

3. 安装Anaconda，确保在安装过程中选择添加Anaconda到系统PATH。

4. 安装完成

 

步骤三：创建Conda虚拟环境

创建一个Conda虚拟环境，以便在项目之间隔离不同的依赖关系。

1. 在Win11系统上搭建如下环境：Anaconda + CUDA 17 + PyTorch 2.0.1

2. 详细搭建步骤参照以下文章：

   02 GPU深度学习环境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytouch1.12.1+Anaconda_爱吃面的猫的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_41946216/article/details/129476960

3. 在使用Anaconda创建的虚拟环境pytorch中导入OpenCV库

4. 详细搭建步骤参照以下文章：
   在Anaconda中安装OpenCV_anaconda安装opencv_HToH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_35499665/article/details/109743395?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E4%BD%BF%E7%94%A8Anaconda%E5%AE%89%E8%A3%85OpenCV&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-3-109743395.142%5ev92%5ekoosearch_v1&spm=1018.2226.3001.4187

   Anaconda下安装OpenCV_conda安装opencv_青蚀的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_43748316/article/details/120961175?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E4%BD%BF%E7%94%A8Anaconda%E5%AE%89%E8%A3%85OpenCV&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-1-120961175.142%5ev92%5ekoosearch_v1&spm=1018.2226.3001.4187

   注：本人使用的方法是在opencv包网站下载文件（访问镜像网站下载），然后解压到anaconda文件夹中，最后在Anaconda prompt中输入命令指定路径安装。==》pip install D:\programFiles\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\opencv_python-3.4.11.39-cp38-cp38-win_amd64.whl 

步骤四：在VSCode中激活Conda虚拟环境

现在，我们将配置VSCode以便在虚拟环境中工作。

1. 打开VSCode。

2. 安装Python插件。

3. 打开你的项目文件夹或创建一个新项目。

4. 在VSCode的底部状态栏，能够看到当前Python环境的名称（通常是默认的base环境）。

5. 点击这个环境名称，然后选择创建的虚拟环境（pytorch）。

现在，VSCode项目已经与Conda虚拟环境关联起来了，可以在这个环境中安装和运行Python包啦！