vscode pycharm配置miniconda环境全过程

目录

• 一、miniconda配置
• 二、在 VSCode 中配置 Miniconda 环境
• 三、在 PyCharm 中配置 Miniconda 环境
• 总结

MAC上通过Homebrew安装Miniconda。Conda是通过shell函数来管理的，我们需要找到Conda的实际安装路径。

一、miniconda配置

conda create -编程-name deep_learning_env python=3.10 #名为deep_learning_env
conda activate deep_learning_env

conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn #安装常用包
conda install tensorflow
conda install keras
conda injavascriptstall jupyter

conda deactivate #退出与激活
conda activate deep_learning_env

如果需要删除环境：

conda deactivate #退出当前环境
conda env list #确认环境名称
conda remove --name myenv --all #假设环境名为 myenv
conda env list #确认删除结果，检查目标环境是否已从列表中消失

二、在 VSCode 中配置 Miniconda 环境

打开 VSCode，进入扩展市场（左侧栏的方块图标），搜索并安装 Python 插件（由 Microsoft 提供）。

• 打开 VSCode，按 Cmd + Shift + P（Mac）打开命令面板。
• 输入 Python: Select Interpreter，然后选择 deep_learning_env 环境对应的 Python 解释器。你会看到类似 miniconda3/envs/deep_l编程earning_env/bin/python 的路径。
• 确认选择后，VSCode 会自动使用该环境来运行代码。

三、在 PyCharm 中配置 Minic编程onda 环境

Conda是通过shell函数来管理的，这是Homebrew安装Miniconda的典型情况。我们需要找到Conda的实际安装路径。

• 在PyCharm中打开：PyCharm → 设置→ python → 解释器
• 添加解释器 →添加本地解释器
• 现有 →Conda 
• 在 Conda 的路径中输入：

/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/编程客栈base/bin/conda

• 点击重新加载环境，然后从列表中选择 deep_learning_env

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。