首先安装python 3.8+并创建虚拟环境，接着在vscode中配置Python解释器，安装Python、jupyter和Pylance扩展，然后在虚拟环境中安装numpy、pandas、scikit-learn、torch等核心库，建议通过requirements.txt管理依赖，最后利用VSCode的运行与调试功能开发.py脚本或使用Jupyter Notebook进行数据探索，确保环境隔离且可复现。
使用VSCode进行机器学习项目开发，需要配置合适的编程环境、依赖管理和调试工具。重点是搭建Python环境，安装必要的库，并配置好代码编辑与运行支持。
1. 安装Python和虚拟环境
机器学习项目通常基于Python，建议使用Python 3.8及以上版本。可通过官网下载并安装。
为避免包冲突，推荐使用虚拟环境：
- 打开终端，在项目根目录执行：
python -m venv ml_env创建虚拟环境 - 激活环境：
激活后，所有包将安装在该环境中，保持系统干净。
2. 配置VSCode与Python解释器
安装VSCode后，需添加关键扩展：
- Python（微软官方扩展）：提供语言支持、调试、自动补全
- Jupyter：支持.ipynb笔记本运行
- Pylance：增强代码智能提示
安装完成后：
- 按下
Ctrl+Shift+P，输入“Python: select Interpreter” - 选择你创建的虚拟环境中的python.exe（路径类似
./ml_env/Scripts/python.exe）
VSCode会自动识别环境，并在左下角显示当前解释器。
3. 安装常用机器学习库
在激活的虚拟环境中安装核心依赖：
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow torch jupyter
说明：
- numpy/pandas：数据处理
- matplotlib/seaborn：可视化
- scikit-learn：传统机器学习算法
- tensorflow/pytorch：深度学习框架
- jupyter：支持在VSCode中运行notebook
可将依赖写入requirements.txt，便于环境复现：
numpy<br> pandas<br> scikit-learn<br> torch<br> jupyter
之后用pip install -r requirements.txt一键安装。
4. 开发与调试设置
VSCode支持直接运行和调试.py文件：
- 创建
train.py等脚本，编写模型代码 - 点击右上角“Run and Debug”按钮，或按F5启动调试
- 可在代码中设断点，查看变量值、调用栈
对于探索性分析，建议使用Jupyter Notebook：
- 新建
.ipynb文件 - 选择内核为刚配置的虚拟环境
- 分块运行代码，适合数据探索和模型测试
基本上就这些。环境搭好后，可以专注写模型和实验，不必反复折腾依赖问题。