vscode + conda

• 安装miniconda未将conda 添加到系统变量，所以在cmd下无法使用conda指令，只能在Anaconda Prompt下使用conda

• conda的默认下载源好像被删除了，在虚拟环境下安装工具包时不成功就换其他源

• vscode里C++的编译器和调试器已设置好，不要更改

• 编写python时解释器可以更换，CTRL＋shift＋P里找到python（Selected Interpreter）更换，conda创建的虚拟环境须手动寻找（envs文件夹下）

• code runner插件在运行.py文件时出错（code=9009），已删除了该插件，但是也找到了解决方法（http://t.csdn.cn/z9JAW）

更改code-runner.executorMap（在settings里找），python下改为自己要使用的解释器的地址。

• 配置task.json文件，使用c++20标准进行编译

• 清理掉pip下载缓存和编译缓存

bash
pip cache purge
bash
rm -rf ~/.pypirc ~/.pydistutils.cfg

•  虚拟环境里使用外部依赖

        比如TensorRT，在虚拟环境的 activate 脚本中修改路径。在虚拟环境的 bin/activate 文件末尾添加:

bash
#!/bin/sh
_CONDA_ROOT="/home/hang/lk/conda/anaconda3"  
# Copyright (C) 2012 Anaconda, Inc
# SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause
. "$_CONDA_ROOT/etc/profile.d/conda.sh" || return $?
conda activate "$@"

# 设置TensorRT环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/tensorrt/lib:$LD_LIBRARY_PATH  
export PYTHONPATH=/path/to/tensorrt/python:$PYTHONPATH
# 设置完之后推出虚拟环境再重新激活

把这两行export命令加在脚本最后,就是在激活conda环境后设置TensorRT的路径。这样每次激活这个环境,都会自动把TensorRT的库路径和Python路径加入到环境变量中,使该环境可以使用TensorRT。同时要确保TensorRT的whl包被安装：

# 找到TensorRT 目录下的whl文件（选对应py版本的，名字有提示）
pip install tensorrt-7.x.x.x-py2.py3-none-linux_x86_64.whl
# 将版本号替换