1.启动VS Code并打开命令面板(Ctrl+Shift+P),然后选择Preferences: Open Settings (JSON) 2.在settings.json中添加以下内容来设置Conda环境 首先,在命令行中激活你要使用的Conda环境 conda activate your_env_name 查找R路径: which R 得到路径后添加如下配置: {"r.rterm.linux":"/home/wza/anaconda3/envs/R...
在Linux和Mac上,你可以在终端中使用echo命令查看环境变量。确保conda的环境变量已经添加到PATH中。 检查路径设置:确保你的VScode或Pycharm的终端使用的是正确的路径。如果你在使用conda创建的环境中运行VScode或Pycharm,你需要确保你的终端使用了正确的路径。你可以在VScode或Pycharm的设置中查看和修改终端的路径设置。 ...
自动激活的关闭通过在终端输入 conda config --set auto_activate_base false 智能激活在vscode设置中取消,通过下面的步骤 通过快捷键 “Ctrl+,” 打开 VSCode 的设置面板,搜索 “Terminal Integrated Shell Integration”,把下图所示的勾取消掉。然后重启 VSCode 的终端。发布...
conda config --set auto_activate_base false 如果希望 conda 的基础环境在启动时不被激活 设置默认登录账户: sudo nano /etc/wsl.conf 添加下面两行: [user] default=<用户名> 参考: [0]微软官方教程:如何使用 WSL 在 Windows 上安装 Linux https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install [1]W...
您可以使用conda或pip来安装深度学习库。首先,确保您已安装Anaconda或Miniconda。然后,你可以创建一个新的环境并安装所需库: # 创建一个新的 Conda 环境,名为 'dl_env'conda create--namedl_envpython=3.8# 激活环境conda activate dl_env# 安装 TensorFlowpipinstalltensorflow# 或者安装 PyTorchpipinstalltorch tor...
export -f conda export -f __conda_activate export -f __conda_reactivate export -f __conda_hashr sourceactivate ENV_NAME 作者:JoyFrank https://www.cnblogs.com/zxyfrank/p/15933328.html 署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际」许可协议进行许可。
conda create -n env python=版本号 其中,env是虚拟环境的名称,可以根据需要自定义。 步骤3:激活虚拟环境 激活虚拟环境可以让VSCode识别并使用该环境中的Python解释器。在命令行中执行以下命令来激活虚拟环境: 对于Windows: env\Scripts\activate 对于Mac/Linux: ...
创建新的 Conda 环境: 使用Conda 创建一个新环境,并指定 Python 版本为 3.10.12。您可以给环境指定一个名字,比如myenv: conda create -n myenv python=3.10.12 1. 激活新环境: 创建环境后,激活该环境: conda activate myenv 1. 安装所需的 Python 包: ...
% 创建python=3.8的虚拟环境 R_env conda create -n R_env python=3.8 % 安装4.1.2版本R conda install -c conda-forge r-base=4.1.2 假设conda已经安装好,虚拟环境和R也安装好了. 3. VScode 配置 先安装 R 插件和 R Debugger插件; 使用conda activate R_env激活虚拟环境R_env; ...