2020深度学习开发者的Visual Studio设置

2020深度学习开发者的Visual Studio设置

目录

1. 引言
2. 设置 Visual Studio 环境
   1. 配置适用于 NVIDIA GPU 的 Visual Studio
   2. 配置 web 开发和 C++ 环境
3. 准备工作
   1. 准备两台计算机
   2. 安装 Linux 服务器
4. 安装必要的工具和驱动
   1. 安装 Nvidia Docker 容器
   2. 安装 Nvidia 驱动程序和 CUDA
   3. 安装 Python 和 Anaconda
   4. 设置 Jupyter 笔记本和 TensorFlow
5. 准备 Windows 机器
   1. 安装 Termius 终端
   2. 下载并安装 Ubuntu
   3. 安装 Visual Studio Code
6. 配置 Visual Studio Code 扩展
   1. 安装 Python 调试器和自动补全工具
   2. 配置 Jupyter 笔记本和代码审核
   3. 安装 Docker 相关扩展
   4. 设置远程开发环境
7. 连接远程服务器
   1. 添加远程服务器目标
   2. 连接远程服务器
   3. 在远程服务器上编写和调试代码
8. 结论

引言

在本教程中，我们将向您展示如何为 NVIDIA GPU 设置 Visual Studio 环境。通过设置这样的环境，您可以在自己的计算机上编写代码并将其部署到服务器或云端。本教程将详细讲解每个步骤，以帮助您轻松地完成环境的配置和代码的部署。接下来，我们将一步一步地进行说明。

1. 设置 Visual Studio 环境

在此部分，我们将详细介绍如何为 NVIDIA GPU 设置 Visual Studio 环境。首先，我们需要安装适用于 NVIDIA GPU 的 Visual Studio，并配置好 web 开发和 C++ 环境。

首先，确保您已安装好 Visual Studio，并使用合适的扩展程序来简化开发过程。您可以从 Visual Studio 官方网站上下载安装程序，并根据提示进行安装。安装完成后，您可以在 Visual Studio 中搜索并安装适用于 NVIDIA GPU 的相关扩展程序。这些扩展程序将为您提供一套完整的开发工具，以便在编写代码和部署代码时进行优化和调试。

接下来，配置好您的 web 开发和 C++ 环境。您可以通过打开 Visual Studio 设置，然后在相应的选项卡中设置您需要的开发环境。确保选择适合您开发需求的环境，并按照提示进行配置。完成后，您就可以根据您的具体项目需求，在 Visual Studio 中编写和调试代码了。

2. 准备工作

在开始配置 Visual Studio 环境之前，我们需要先进行一些准备工作。首先，准备两台计算机：一台用于编写和测试代码的机器，另一台用于部署和运行代码的服务器。这两台计算机可以是您自己的笔记本电脑和台式机，也可以是您租用的云服务器。

接下来，为部署和运行代码的服务器安装 Linux 操作系统。我们建议使用 Ubuntu 18.04 版本，因为它是一款流行的 Linux 发行版，对深度学习的支持较好。您可以从 Ubuntu 官方网站上下载安装镜像，并根据提示进行安装。

3. 安装必要的工具和驱动

在这一部分，我们将安装必要的工具和驱动程序，以确保 Visual Studio 的正常运行。首先，我们需要安装 Nvidia Docker 容器，以便在代码部署时使用 GPU。接下来，我们需要安装 Nvidia 驱动程序和 CUDA，以提供 GPU 的计算能力。最后，我们需要安装 Python 3 和 Anaconda，以方便快速开发和运行深度学习代码。

首先，安装 Nvidia Docker 容器。您可以从 Nvidia 官方网站上下载 Docker 的安装程序，并按照提示进行安装。安装完成后，您可以运行 docker version 命令来检查 Docker 版本，并确保已安装正确。

接下来，安装 Nvidia 驱动程序和 CUDA。您可以通过运行相应的安装程序来安装这些组件，并根据提示进行配置。安装完成后，您可以运行 nvidia-smi 命令来检查驱动程序和 CUDA 的版本，以确保安装成功。

然后，安装 Python 3 和 Anaconda。您可以从 Python 官方网站上下载 Python 3 的安装程序，并按照提示进行安装。安装完成后，您可以运行 python --version 命令来检查 Python 的版本，并确保安装正确。接下来，您可以从 Anaconda 官方网站上下载安装程序，并按照提示进行安装。安装完成后，您可以运行 conda --version 命令来检查 Anaconda 的版本，并确保安装正确。

完成上述步骤后，您的环境就已经安装完成，并可以开始进行深度学习代码的开发和部署了。

4. 准备 Windows 机器

在开始配置 Windows 机器之前，我们需要安装一些必要的工具。首先，安装 Termius 终端，以便在 Windows 上连接远程服务器。您可以从 Termius 官方网站上下载安装程序，并按照提示进行安装。

接下来，下载并安装 Ubuntu。您可以在 Microsoft Store 中搜索 Ubuntu，然后选择下载并安装适合您的版本。安装完成后，您可以在应用程序列表中找到 Ubuntu，并打开它。在 Ubuntu 中，您可以使用常用的 Linux 命令进行操作，并连接到远程服务器。

最后，安装 Visual Studio Code。您可以从 Visual Studio Code 官方网站上下载安装程序，并按照提示进行安装。安装完成后，您可以在 Visual Studio Code 中搜索并安装适用于 Python 开发的扩展程序。这些扩展程序将为您提供一套完整的开发工具，以便在编写代码和部署代码时进行优化和调试。

5. 配置 Visual Studio Code 扩展

在本部分，我们将配置 Visual Studio Code 扩展，以便在编写和部署代码时更加方便和高效。首先，安装 Python 调试器和自动补全工具，以提供代码调试和补全的功能。接下来，配置 Jupyter 笔记本，以便在 Visual Studio Code 中运行和编辑 Jupyter 笔记本。然后，安装代码审核工具，以便检查和修复代码中的错误和潜在问题。最后，安装 Docker 相关的扩展，以便在部署和运行代码时使用容器技术。

首先，安装 Python 调试器和自动补全工具。您可以在 Visual Studio Code 中的扩展商店中搜索并安装这些扩展程序，或者直接从官方网站上下载安装程序并按照提示进行安装。

接下来，配置 Jupyter 笔记本。请确保您的 Anaconda 已经安装并配置完成。然后，您可以在 Visual Studio Code 中的扩展商店中搜索并安装 Jupyter 扩展程序。安装完成后，您就可以在 Visual Studio Code 中运行和编辑 Jupyter 笔记本了。

然后，安装代码审核工具。您可以在 Visual Studio Code 中的扩展商店中搜索并安装适合您的代码审核工具。安装完成后，请根据提示进行配置，并运行代码审核器来检查和修复代码中的错误和潜在问题。

最后，安装 Docker 相关的扩展。您可以在 Visual Studio Code 中的扩展商店中搜索并安装适用于 Docker 的扩展程序。安装完成后，请根据提示进行配置，并使用 Docker 来部署和运行您的代码。

6. 连接远程服务器

在本部分，我们将演示如何连接远程服务器，并在 Visual Studio Code 中写代码和调试代码。首先，我们需要在 Visual Studio Code 中添加远程服务器目标。然后，我们可以使用 Termius 终端连接远程服务器，并在 Visual Studio Code 中编写和调试代码。

首先，打开 Visual Studio Code，并在远程菜单中选择添加目标。然后，选择 Linux 作为远程服务器，并按照提示进行配置。配置完成后，您可以在左侧的远程资源管理器中看到您刚添加的远程服务器。

接下来，使用 Termius 终端连接远程服务器。在 Termius 中，选择刚添加的远程服务器，并输入用户名和密码进行登录。登录成功后，您可以在终端中执行各种 Linux 命令，并在远程服务器上编写和调试代码。

最后，回到 Visual Studio Code，并在远程资源管理器中打开一个新文件。您可以在该文件中编写代码，并在远程服务器上运行和调试代码。在整个过程中，您可以使用 Visual Studio Code 提供的工具和功能，来进行代码的优化和调试。

7. 结论

在本教程中，我们介绍了如何为 NVIDIA GPU 设置 Visual Studio 环境，并演示了如何在 Windows 机器上进行代码的编写和调试。通过设置这样的环境，您可以在自己的计算机上编写代码并将其部署到服务器或云端，以利用 GPU 的计算能力。希望本教程对您有所帮助，如果您有任何问题或疑问，请随时在评论中提问。

FAQ

问题 1：如何安装 Nvidia Docker 容器？

要安装 Nvidia Docker 容器，您可以从 Nvidia 官方网站上下载安装程序，并按照提示进行安装。安装完成后，您可以运行 docker version 命令来检查 Docker 版本，并确保已安装正确。

问题 2：如何配置 Jupyter 笔记本？

要配置 Jupyter 笔记本，您需要先安装 Anaconda，并在 Visual Studio Code 中安装 Jupyter 扩展程序。安装完成后，您可以在 Visual Studio Code 中创建、编辑和运行 Jupyter 笔记本。

问题 3：如何连接到远程服务器？

要连接到远程服务器，您可以使用 Termius 终端，并输入远程服务器的 IP 地址、用户名和密码进行登录。登录成功后，您可以在终端中执行各种 Linux 命令，并在远程服务器上进行代码的编写和调试。

问题 4：如何在 Visual Studio Code 中部署和运行代码？

要在 Visual Studio Code 中部署和运行代码，您可以使用 Docker 相关的扩展程序，并编写 Dockerfile 文件来进行容器的配置。然后，您可以使用 Docker CLI 或 Visual Studio Code 提供的工具来运行和调试容器中的代码。

问题 5：如何优化深度学习代码的性能？

要优化深度学习代码的性能，您可以使用 GPU 来加速计算。您可以在代码中使用 TensorFlow 或其他深度学习框架，并配置好 GPU 的相关设置，以便充分利用 GPU 的计算能力。

资源

• Visual Studio
• Nvidia Docker
• Anaconda
• Visual Studio Code
• Termius
• Ubuntu
• Docker