时间：2018-09-13 作者：魏文应
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）：
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 ：
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：
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：
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。
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：
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）：
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：
