答案：在VS Code中配置TensorFlow与PyTorch开发环境需先安装Python及核心扩展，再分别创建虚拟环境并安装框架包，最后通过设置实现代码补全、调试和格式化以提升开发效率。
在VS Code中配置TensorFlow与PyTorch开发环境，是进行AI项目开发的基础。关键在于正确安装Python解释器、依赖库，并配置好调试和代码补全功能。下面分步说明如何高效搭建这两个主流框架的开发环境。
1. 安装Python与VS Code扩展
确保系统已安装Python 3.7–3.11版本（推荐使用Anaconda或Miniforge管理环境）。打开VS Code后，安装以下核心扩展：
- Python（Microsoft官方扩展，提供语言支持）
- Pylance（提升代码补全与类型检查）
- Jupyter（支持.ipynb笔记本运行）
安装完成后，按Ctrl+Shift+P打开命令面板，选择“Python: Select Interpreter”，切换到你准备使用的虚拟环境。
2. 配置TensorFlow开发环境
建议创建独立虚拟环境避免依赖冲突：
# 使用conda创建环境 conda create -n tf-env python=3.9 conda activate tf-env # 安装TensorFlow pip install tensorflow验证安装
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.version)"
在VS Code中新建.py文件，输入导入语句后若无报错且能正常补全，说明环境识别成功。如需GPU支持，请根据CUDA版本安装对应的tensorflow-gpu包。
3. 配置PyTorch开发环境
同样建议使用独立环境：
conda create -n torch-env python=3.9 conda activate torch-env # 访问pytorch.org获取对应命令，例如： pip install torch torchvision torchaudio
验证安装：
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"
若返回True，表示CUDA可用。VS Code中可通过设置launch.json启用调试模式，方便断点排查模型训练问题。
4. 提升开发效率的小技巧
合理配置可显著提升编码体验：
- 在settings.json中启用自动补全："python.analysis.completeFunctionParens": true
- 使用Jupyter Cell（用# %%分隔）在VS Code内逐步运行模型模块
- 安装Black或isort实现代码格式化
- 开启终端集成：Ctrl+` 打开内置终端，直接运行训练脚本
基本上就这些。环境一旦配好，后续开发会顺畅很多。关键是保持解释器选择正确，依赖安装清晰，出问题时优先检查环境路径和包版本。
