如何使用vscode进行tensorflow开发

在经过多次试验，笔者发现使用vscode做个人开发，轻量，便捷。相比于Anconda，减少了一些复杂的环境，对新手学习使用极为友好。
我先给大家分享这些工具，以便大家选择和下载。
vscode免费下载网站：https://code.visualstudio.com/
pycharm 云盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1iEqP8kmSI43MCTcMjoBHkw 提取码：07p4
python3.8云盘下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1I-ySHIm4gW6ot3xgS1SbrA 提取码：kftp

python安装

python安装这里没什么好说的，按照提示一步一步走就可以。安装完成以后，在cmd窗口里键入
python 来检查是否安装成功。
现在版本较高的python可以不用自己配置环境变量。

下载pip

pip22的tar包
链接：https://pan.baidu.com/s/1hgvGXwS5qOUtgmBBKWLmfw
提取码：i45p
也可以去官网下载：https://pypi.org/project/pip/
使用压缩软件解压即可。解压后文件夹中有如下文件：

我么进入到cmd界面使用cd指令进入这个文件夹。比如我的文件在

那么我进入cmd输入下图指令

随后输入python setup.py install进行安装
安装结束后直接输入pip进行检验。

查看CUDA

在本机有GPU的前提下，查看CUDA
我们进入显卡控制面板

查看系统信息，可以发现我的CUDA版本是11.8.那么我们就下载该版本的CUDA即可。
CUDA下载地址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html
也可以进入清华镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

如果发现电脑显卡驱动配置过低，可以到官网下载驱动进行更新。

除了下载CUDA以外，我们还需要下载CUDNN
可是我们如何知道我们需要下载什么版本的CUDNN呢？
进入cmd界面，输入nvcc -V

蓝色处就是版本。下载对应的版本即可。当然了，此方法也可用于检验CUDA是否下载成功。

CUDNN下载地址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

这个CUDNN下载时会出现一些类似登录失败的问题，那么如何解决呢？
我们直接进入到这个界面

鼠标挪到圈圈处，右键复制链接地址，然后使用迅雷下载即可。
下载完成后，我们需要进入你安装cudnn的bin文件夹，复制下来地址，到环境变量的path中去添加路径

完成后，我们就可以开始下载tensorflow啦。

tensorflow下载安装

一般情况下我们会选择到官网下载。可是实在是太慢了。所以我们要配置一下pip使用清华镜像。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

当然了，也可以选择其他镜像。这里不再赘述。
然后使用pip install tensorflow 即可

等待下载完成…

tensorflow会直接下载到我们python安装的文件夹中
下载后，我们使用 pip show tensorflow 来查看我们是否下载成功

配置vscode

下载好vscode以后，我们对他进行配置。

我们直接点击这个圈里的按钮

搜索python，点击下载第一个即可。

但这时候我们import tensorflow as tf 时，会发现tensorflow并没有被引入。我们明明下载了呀！
不要慌，我们按快捷键 control + shift +p调出终端命令行，输入python:select interpreter

我们会发现有两个python。选择有我们本机路径的那一个，就可以使用tensorflow啦
但是又会出现一个问题
但我们跑例程时，输出终端会报错：

Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!

这是因为我们少了一个dll，我给大家提供链接，大家自行下载
zlibwapi.dll ：
链接：https://pan.baidu.com/s/1tk_e8eAQa01TVMZA9U_BDg
提取码：emtr
下载完成后放到c:\windows\system32中。

开始你的学习吧！

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