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时间：2018-09-13 作者：魏文应

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一、前 言

这里，我们要实现这么一个效果：

按下 F5 快捷键，就启动执行 Python 代码，这份 python 代码和 GPU 版本的 Tensorflow 相关。

安装 Tensorflow 你可能使用 Anconda 安装，目前， Anconda 默认的编辑器就是 VScode ，在安装完 Anconda 之后，就会提示你安装VScode，你安装就行。相关环境如下：

• 操作系统：window 7 64bit
• Tensorflow 版本 (GPU版)：r1.10。
• GPU 型号： NVIDIA Quadro K620（根据你自己的电脑 GPU 型号而定） 。
• CUDA 版本： 9.0 。
• cuDDN 版本： Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0 。
• VScode 版本： 1.27.1 。
• Anconda 版本： Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe （一个 Python 3.6的版本）。
• Python 版本： Python 3.6 。

在安装之前，确保你已经安装了 Tensorflow 相关环境。如果你没有配置 Tensorflow 相关环境，你可以参考 《附录A：在 Windows 平台下载及安装Tensorflow》 进行安装配置。

二、环境测试

使用 VScode 编辑调试 Tensorflow 的 python 代码之前，应该测试一下 Tensorflow 环境是否配置无误。测试如下：

• 在 VScode 中，按下快捷键 Ctrl + `，调出集成终端。

• 在集成终端中输入 activate tensorflow 命令，进入 tensorflow 的开发环境（使用 anconda 安装 python 才使用这一步）。

• 在集成终端，输入 python 命令，进入 python 解释器命令行。

• 在 python 解释器内部，执行下面操作：

  >>> import tensorflow as tf
  >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
  >>> sess = tf.Session()
  >>> print(sess.run(hello))
  

执行上面代码，如果没有问题，说明 Tensorflow 环境配置正常。

二、创建 Python 项目

对于 vscode 来说，一个文件夹目录就是一个项目。如果修改了 vscode 的 json 配置文件，工作区目录下就会生成一个 .vscode 文件夹，里面的文件记录了配置信息。

创建工作区间

代码编写，都需要一个文件夹来存放代码，当前工程项目代码所在的的文件夹，称为 工作区间（workspace）。步骤如下：

• 在电脑上创建一个文件夹，用来储存当前项目。
• 在 VScode 中，依次点击 文件 -> 打开文件夹 ，然后选择你创建的文件夹。

这样，工作区间就选择好了。其实就是选择一个文件夹而已。

创建文件

你除了可以像正常创建文件那样创建一个文件以外，也可以使用 VScode 直接创建一个文件或者文件夹：

创建一个文件

创建的文件或者文件夹，就在当前工作区间下。比如，上图中，01_TEST 是我的工作区间（文件夹名称），test.py 是通过左边的创建一个文件图标创建，output 文件夹是通过右边创建一个文件夹图标创建的。

文件内容

我们在文件中写入下面 python 代码进行测试：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

三、运行 Python 代码

第一次运行代码，需要安装 python 插件、配置 python 解释器路径，才能启动执行。

安装 Python 插件

首先得安装 python 插件（后面通过路径配置，会使用我们 anconda 中的 python 解释器）：

安装 python 插件

在 扩展 中输入 python 搜索，然后安装这个 python 插件。

配置 pyhton 解释器路径

我们要运行 python 代码，需要 python 解释器去解释执行这些代码。不同的项目，使用的 python 版本可能不一样，我们前面说了，我们使用的是 Anconda 来管理 python 解释器版本和运行环境。我的 python 解释器在下面目录下（根据你自己的而定）：

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow

将这个路径添加到 settings.json 中：依次点击 文件 -> 首选项 -> 设置 -> 扩展 -> Python Configration ：

打开 python 设置

然后，随便选择一个 在 settings.json 中编辑 点击打开，你可以看到下面的界面：

工作区设置

我们的设置 写在右侧，右侧的设置会覆盖左侧的设置。如果你所有的 python 项目都一样，那么配置写在 用户设置 中。如果只是当前项目是这样，配置就写在 工作区设置 ，这样只对当前工作区有效。添加 python 解释器路径：

// 将设置放在此处，以覆盖 “用户设置” 。
{
    "python.pythonPath": "D:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\tensorflow",
}

你会发现路径中， 使用了 \\ 双斜杠，这是要注意的。 保存上面的修改以后，你会在工作区的文件夹下，发现一个 .vscode 的文件夹，这个文件夹里面的文件，就是配置文件，这些配置文件只针对当前工作区的代码：

自动生成的配置文件的文件夹

只有修改过相关 json 文件，才会自动生成对应的 json 文件 。这很好理解，没有修改过，就使用编辑器默认的配置，无须生成专门针对当前项目的配置文件。

vscode 自动生成的 settings.json 文件

启动调试

启动调试，是我们要运行代码。python 代码文件名后缀为 .py ，VScode 会自动识别，并调用相应的 python 解释器执行，按下 F5 ，就启动调试，并运行 python 代码：

启动调试

VScode 识别到是 python 代码之后，就能看到可执行相关操作的列表了，比如，默认的 Python: Current File(Integrated Terminal) ，也就是在 集成终端 中执行和显示（Python: Current File(External Terminal) 调用外部终端，也就是windows 操作系统的 cmd 终端）：

正确识别以后的可操作列表

之后，针对当前项目代码，只要按下 F5 就可以 启动调试 运行代码了。同样的，启动调试也会在当前工作区的 .vscode 目录下，生成一个叫做 launch.json 的 配置文件：

启动调试的配置文件