使用vscode跑深度学习，给一个代码看看能跑吗
时间: 2025-02-17 14:25:09 浏览: 116
Visual Studio Code (VSCode) 是一个强大的代码编辑器，可以配合一些插件和配置来支持深度学习开发。你可以使用Python语言，并结合TensorFlow、PyTorch等框架来编写和运行深度学习模型。这里提供一个简单的示例，展示如何在VSCode中通过Jupyter Notebook或本地命令行运行Python代码：
首先，确保已安装必要的环境：
1. Python 3.x (推荐使用 Anaconda 或者 conda 创建虚拟环境)
2. TensorFlow或PyTorch
3. VSCode + Python 扩展（如Python、Jupyter、Pylance等）
然后，在VSCode中创建一个新的Python文件（`.py`），例如 `train_model.py`：
```python
# 导入所需的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 创建简单神经网络模型
def create_model():
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
return model
# 加载数据并训练模型（假设你已经准备好了MNIST数据集）
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
model = create_model()
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train.reshape(-1, 784), y_train, epochs=5)
# 保存模型
model.save('mnist_model.h5')
```
要在VSCode中运行这段代码：
**方法一：Jupyter Notebook**
1. 安装Jupyter Notebook插件。
2. 在VSCode里打开终端（Terminal）或通过快捷键（通常是`Ctrl+Shift+`）新建一个。
3. 输入 `jupyter notebook` 启动Jupyter服务器。
4. 在新的浏览器标签页访问 `http://localhost:8888/tree` 并创建新笔记本（New -> Python 3）。
5. 将上述代码粘贴到新的Notebook单元格中，然后运行该单元格。
**方法二：命令行交互（终端模式）**
1. 从终端运行 `python train_model.py` 来直接在当前目录下运行Python脚本。
**相关问题--:**
1. 如何在VSCode中调试深度学习代码？
2. 是否需要特定的VSCode插件才能可视化模型训练过程？
3. 怎么样在VSCode中查看和管理依赖版本？
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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