vscode conda jupyter
时间: 2025-03-11 19:23:14 浏览: 44
### 配置 Conda 和 Jupyter Notebook 在 Visual Studio Code 中协同工作
为了使 Conda 环境能够与 Jupyter Notebook 协同工作于 Visual Studio Code (VS Code),需遵循一系列特定操作。
创建新的 Conda 虚拟环境对于确保项目依赖项隔离至关重要。通过命令 `conda create -n jupyter python=3.8` 可以建立名为 `jupyter` 的新环境并指定 Python 版本为 3.8[^2]。
一旦建立了所需的 Conda 环境,下一步就是让该环境支持 Jupyter Notebook 功能。这涉及到两个主要步骤:一是激活目标 Conda 环境;二是安装必要的软件包以便 Jupyter 认识到这个环境的存在。具体来说,在激活后的环境中执行如下指令可以完成这些任务:
```bash
conda activate jupyter
conda install nb_conda_kernels
```
上述过程使得当前 Conda 环境中的 Python 解释器和其他资源被注册至 Jupyter Kernel 列表里,从而允许用户在启动 Jupyter Notebook 或者其他兼容应用时选择此环境作为计算引擎[^3]。
为了让 VS Code 正确识别已有的 Conda 环境,还需要初始化 Conda 对应的 shell 支持。例如,在 PowerShell 下可以通过运行 `conda init powershell` 来实现这一点。这样做的目的是确保每次开启新的终端会话时都能自动加载 Conda 设置,进而方便后续的操作[^4]。
最后一步是在已经准备好的 Conda 环境内安装常用的科学计算库以及机器学习框架,比如 NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 等基础数据处理工具,还有 PyTorch 或 TensorFlow 这样的深度学习平台。这部分可通过以下命令一次性搞定:
```bash
conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn
conda install -c pytorch pytorch torchvision
conda install tensorflow
```
以上措施共同构成了一个完整的解决方案,旨在帮助开发者顺利地将 Conda 环境集成进 VS Code 平台上的 Jupyter Notebook 开发流程之中[^5]。
阅读全文
相关推荐


















