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目录

一、安装VSCode

二、安装Python

三、安装Anaconda（可选，但推荐）

四、安装深度学习相关库

五、配置VSCode

六、 结果可视化

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一、安装VSCode

1. 访问官网下载：从VSCode官方网站下载适合你操作系统的安装包。
2. 安装：运行安装包，按照提示完成安装。

Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows

下载中文包（restart后生效）

二、安装Python

1. 访问官网下载：从Python官方网站下载最新版本的Python（建议选择3.8及以上版本）。
2. 安装：运行安装包，确保勾选“Add Python to PATH”选项，然后按照提示完成安装。

三、安装Anaconda（可选，但推荐）

1. 访问官网下载：从Anaconda官方网站下载适合你操作系统的安装包。
2. 安装：运行安装包，按照提示完成安装。
3. 创建和激活虚拟环境：
   1. 创建虚拟环境：conda create -n myenv python=3.8。
   2. 激活虚拟环境：conda activate myenv。

四、安装深度学习相关库

1. 安装TensorFlow：
   1. 在终端中输入以下命令：pip install tensorflow。

1. 安装PyTorch：
   1. 根据你的系统和CUDA版本，访问PyTorch官网找到正确的安装命令。例如：pip install torch torchvision torchaudio。

1. 安装其他常用库：

NumPy：pip install numpy

SciPy：pip install scipy

Pandas：pip install pandas

Matplotlib：pip install matplotlib

Scikit-learn：pip install scikit-learn

五、配置VSCode

1. 安装Python扩展：

打开VSCode，点击左侧的扩展图标，搜索并安装“Python”扩展。

1. 选择Python解释器：

在VSCode中，按下F1键，输入并选择“Python: Select Interpreter”，然后选择你刚刚创建的虚拟环境。

1. 配置自动激活虚拟环境（可选）：

在VSCode中，打开设置，搜索“Python: Auto Activate Environments”，确保该选项已勾选。

1. 配置jupyter notebook

ctrl+`打开终端

pip install ipykernel

六、 结果可视化

1. 安装Matplotlib：如果尚未安装，可以使用命令pip install matplotlib。
2. 绘制图表：在代码中使用Matplotlib绘制训练过程中的损失和准确率等图表。