本文内容只要包括四部分内容：

1、anaconda的安装

2、vscode的安装

3、使用anaconda创建虚拟环境

4、使用vscode加载创建的虚拟环境

一、anaconda的安装步骤 

具体安装过程请参考博客：Anaconda安装（2024最新版）-CSDN博客

二、vscode的安装 

具体安装过程请参考博客： VSCode安装教程（超详细）-CSDN博客

三、使用anaconda创建虚拟环境

          如果以上软件正确安装并且anaconda环境配置没问题，就可以愉快的开始学习之旅了。对于人工智能来讲，最重要的就是运行环境的搭建。接下来学习如何使用anaconda创建虚拟环境。

1、Win+R打开运行并输入CMD，打开终端

2、创建虚拟环境，环境名很重要

conda create -n 环境名 python=X.X

注意：环境名不能是中文 ，python=x.x为环境使用的python版本，如python=3.9

如下：创建一个名为tf2的虚拟环境，python版本为3.9

conda create -n tf2 python=3.9

3、激活指定虚拟环境 

 conda activate 环境名

 使用conda activate tf2 进入虚拟环境

4、在当前环境中安装指定包

    安装命令： 

pip  install 包名称  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host pypi.aliyun.com

注意：可以使用阿里镜像源，防止安装失败 

 4.1、安装tensorflow:

pip install tensorflow -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host pypi.aliyun.com

 

4.2、验证tensorflow是否安装成功 

在python编译器里，导入tensorflow如果没有报错则安装成功，其他安装包也可以使用同样方法验证。

4.3 退出虚拟环境 

conda deactivate

四、使用vscode加载创建的虚拟环境 

步骤一、在 VSCode 中打开项目文件夹，键盘输入快捷键 “Shift+Ctrl+P” 打开命令面板 ，选择Python:Select Interpreter

步骤二： 选择项目需要的运行环境

步骤三、测试环境是否加载成功

 如果环境加载成功，会在软件右下角看到相应的环境的名称"tf2"。同时写一个测试案列，验证tensorflow是否能导入成功，具体代码如下。结果能够正常打印tensorflow的版本，表明环境加载成功。

import os
os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS'] = '0'


import tensorflow as tf
print(tf.__version__)