VSCode不提供机器学习环境，需自行安装Python解释器、包管理器及库；推荐用conda管理多环境，注意VSCode中解释器、终端、调试器和Jupyter内核四者路径一致。
VSCode 本身不提供机器学习环境，它只是编辑器；真正起作用的是你本地安装的 Python 解释器、包管理器（pip 或 conda）和相关库。直接装个“VSCode 机器学习插件”不会自动给你配好 numpy、torch 或 scikit-learn —— 那些得你自己装。
确认已安装正确版本的 Python 和包管理器
VSCode 的 Python 扩展（Microsoft 官方）只负责发现和调用你系统里已有的 Python 环境，它不自带解释器。常见问题：选错了环境路径，或用了系统自带的旧版 Python（比如 macOS 的 /usr/bin/python3），导致 pip install torch 失败或装到错地方。
- 推荐优先用
conda（来自 Miniconda 或 Anaconda），尤其在需要多环境隔离（如同时跑 PyTorch 2.0 + CUDA 11.8 和 TensorFlow 2.15 + CUDA 12.1）时更可靠 - 用
python -m venv myenv创建的venv环境也行，但需手动激活后执行pip install，且 Windows 上常因权限或路径空格出问题 - 检查 VSCode 底部状态栏——点击 Python 版本号，确保弹出的列表里选中的是你刚创建/配置好的环境（路径含
envs/myproject或myenv，不是python3.9这种模糊名）
安装核心库前先验证 pip/conda 是否可用
很多人跳过这步，直接 pip install scikit-learn，结果报 ModuleNotFoundError。根本原因常是：当前终端没激活环境，或 VSCode 终端用的是默认 shell 而非你配置的 conda base。
- 在 VSCode 内置终端（
Ctrl+`）中运行which python（macOS/Linux）或where python（Windows），确认输出路径和状态栏选中的 Python 一致 - 运行
python -c "import sys; print(sys.executable)"，比which更准，能暴露 symlink 问题 - 装库时明确指定源：比如国内用户用
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ torch，避免超时；conda 用户用conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia（注意 cuda 版本必须和nvidia-smi输出匹配）
调试时 import 报错？检查 VSCode 的 Python 解释器是否被覆盖
即使状态栏显示正确环境，VSCode 的调试器（launch.json）可能仍用默认解释器。典型现象：终端里 import torch 成功，但按 F5 启动调试就报错。
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- 打开项目根目录下的
.vscode/settings.json，确认有"python.defaultInterpreterPath"字段，值为绝对路径（如"./envs/ml-env/bin/python"） - 如果用了
launch.json，检查其中"python"字段是否硬编码了错误路径；更稳妥的做法是删掉该字段，让调试器自动继承settings.json的配置 - 重启 VSCode（不是重载窗口），因为 Python 扩展有时会缓存旧环境信息
最易被忽略的一点：Jupyter Notebook（.ipynb）在 VSCode 中运行时，内核（Kernel）是独立选择的，和普通 Python 文件的解释器无关。即使你设置了正确的 Python 环境，Notebook 右上角仍可能显示 “Python 3.9 (system)” —— 必须手动点击切换 Kernel，并确认 Kernel 名称包含你安装库的环境名。
