vscode tensorflow
时间: 2025-01-02 08:29:31 浏览: 59
### 配置和使用 TensorFlow 的方法
#### 安装 Python 和 VSCode 插件
为了在 Visual Studio Code (VSCode) 中配置并使用 TensorFlow,需先确保已安装 Python 解释器以及 Python 扩展插件。Python 是 TensorFlow 运行的基础环境。
#### 设置工作区与虚拟环境
创建一个新的文件夹作为项目的工作空间,在该目录下初始化 Git 版本控制系统(如果需要),接着通过 Anaconda 或者 venv 创建独立的 Python 虚拟环境来管理依赖包[^3]。
#### 使用 Pip 安装 TensorFlow 库
对于大多数情况来说,可以直接利用清华镜像源加速安装过程 `pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow` 。这一步骤可以有效减少因网络原因造成的下载失败问题。
#### 测试 GPU 支持状况
完成上述操作之后,可以通过一段简单的代码验证是否成功启用了 GPU 加速功能:
```python
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
```
这段脚本能帮助确认系统中的物理设备列表里是否存在可用的 NVIDIA 显卡资源[^2]。
#### 修改终端设置以适应 Windows 用户需求
针对 Windows 平台上的使用者而言,可以在 VSCode 的全局配置文件 settings.json 中加入如下指令 `"terminal.integrated.defaultProfile.windows": "Command Prompt"` ,从而指定默认使用的命令提示符类型为 CMD.exe[^4]。
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