最近因为毕设需要用到目标检测的功能&＃xff0c;所以在完全小白的前提下学习了下YOLOv3&＃xff08;Windows10&＃43;Keras&＃43;VSCode&＃43;

Tensorflow&＃xff09;&＃xff0c;在使用VSCode时遇到了不少坑&＃xff0c;在此记录一二。

关于YOLOv3的学习及相关代码大家可以参考这篇博客&＃xff1a;https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/103276106&＃xff0c;博主同时在GitHub分享了YOLOv3的代码及自己在B站的视频讲解&＃xff0c;真的很棒&＃xff01;在此也感谢博主的分享。下面今天直入主题

一、VSCode的安装及基本的配置&＃xff08;貌似没有二hhh&＃xff09;

提前说一下&＃xff0c;我的Anaconda下载的3.7版本的&＃xff0c;然后创建的python3.6的环境用来搭建YOLOv3的环境&＃xff0c;后面VSCode里也是用的这个环境&＃xff0c;当然问题也是出现在这里。目前最新版本的Anaconda自带的Navigator里已经不再提供VSCode的安装了&＃xff0c;所以需要我们手动安装VScode的IDE。 

1、VSCode下载安装

地址&＃xff08;官网&＃xff09;&＃xff1a;https://code.visualstudio.com/

因为我是Windows系统所以如上图所示下载Windows x64版本的&＃xff0c;下载完成后双击.exe文件选择自己的安装位置进行安装&＃xff0c;这里安装过程比较简单就省略啦~~

2、VSCode的配置

因为我是需要用到python&＃xff0c;所以就以python环境为例。

首先安装python插件。注意这里的插件不是又一次安装python&＃xff0c;而是VSCode的有关插件。安装过程见下图。点击侧边栏的拓展插件按钮&＃xff0c;然后再搜索框输入python&＃xff0c;然后点击安装按钮&＃xff0c;因为我已经安装过了&＃xff0c;所以我的显示的只有“卸载”选项。

刚安装好的VSCode应该是英文版的&＃xff0c;大家不习惯的话可以用同样的方法安装“Chinese (Simplified) Language Pack for Visual Studio Code”插件&＃xff0c;然后就可以快乐地使用汉化版的VSCode啦~~~VSCode还有很多很有用的插件&＃xff0c;这里就不一一讲解了&＃xff0c;有兴趣的话可以百度了解下哦~~~不过在此推荐几个令人开心的插件吧&＃xff1a;vscode-icons(美化文件图标)、Code Runner(代码一键运行插件&＃xff0c;方便易用&＃xff0c;强烈安利)、Bracket Pair Colorizer(给不同级别的括号以不同颜色&＃xff0c;便于理解&＃xff0c;极度人性化的插件)。

下面就是python环境的配置啦&＃xff0c;首先我安装的3.7版本的conda自带的python是3.7版本的&＃xff0c;因为代码需要&＃xff0c;所以创建了一个3.6的环境(不得不说&＃xff0c;conda在python版本管理中是真的好用hhh)&＃xff0c;有关创建不同版本python环境的方法比较简单&＃xff0c;大家可以自行百度哈。然后就是在VSCode中选择相应的3.6环境&＃xff0c;如下图&＃xff0c;首先点击左下角显示环境的位置&＃xff0c;然后会出现2所示选项&＃xff0c;因为我的python3.6环境的文件夹叫yolov3&＃xff0c;所以就选择这个啦~。

我以为这么就可以开始快乐编程了吗&＃xff1f;天真&＃xff01;后面还有坑等着呐&＃xff01;操作完上面的步骤后&＃xff0c;我也是快乐地把在GitHub上clone的yolov3代码运行了下&＃xff0c;因为我安装了Code Runner插件&＃xff0c;所以就在相应的py文件上右键&＃xff0c;直接点击Run Code选项&＃xff08;或者Ctrl&＃43;Shift&＃43;N&＃xff09;&＃xff0c;哦豁&＃xff0c;错误来了&＃xff1a;ModuleNotFoundError: No module named &＃39;tensorflow&＃39;。

什么&＃xff01;&＃xff1f;你说没找到我的tensorflow&＃xff1f;&＃xff1f;但是我明明已经提前装好了呀&＃xff0c;而且在cmd里也能import呀&＃xff0c;你VSCode咋就没认出来&＃xff1f;&＃xff01;&＃xff01;你说崩溃不&＃xff0c;我又是百度谷歌轮番上阵也没找到适合我的解决方法&＃xff0c;嗨&＃xff01;自己慢慢扣吧&＃xff0c;我就找到了当时安装的Code Runner插件&＃xff0c;果然&＃xff01;&＃xff01;是这家伙的问题&＃xff01;&＃xff01;来听我慢慢道来~~~~

首先&＃xff0c;选择文件->首选项->设置->拓展->Run Code configuration&＃xff0c;然后找到Executor Map选项&＃xff0c;点击下面的“在setting.json中编辑”的按钮&＃xff0c;如下&＃xff1a;

之后就自动跳转到setting.json的编辑框里&＃xff0c;这里保存了用户对环境设置的一些json格式的文件&＃xff0c;我们一起来看看吧&＃xff1a;

就是箭头所指的地方&＃xff0c;定义了Code Runner对不同语言的执行命令&＃xff0c;我在这里加上了自己python3.6环境的执行路径&＃xff0c;这样的话就可以顺利地执行python3.6环境下地文件啦~前提是文件所需的module你要提前在3.6的环境中安装好哦~~

其实如果不定义上述这个地方&＃xff0c;系统会默认执行“python”命令&＃xff0c;这时执行的就是conda自带的python3.7版本的的解释器啦。大家可以用同样的方法设置代码在Terminal中运行&＃xff0c;就可以明显的看到系统运行所使用的命令啦~方法&＃xff1a;文件->首选项->设置->拓展->Run Code configuration->Run in Terminal&＃xff0c;然后在前面的框框里打上勾选择Run in Terminal&＃xff0c;这里的作用就等同于在上图所示在setting.json文件中添加了一句“"code-runner.runInTerminal": true”&＃xff0c;上图中我给注释掉了&＃xff0c;解注释之后再在原来的代码中右键Run Code&＃xff1a;

这样就明显看到代码的运行指令啦&＃xff0c;这次就是之前定义的那个python解释器啦&＃xff08;图中黄色字体&＃xff09;&＃xff0c;如果大家事先不设置Run Code configuration中的Executor Map&＃xff0c;这里的命令就会是“python”&＃xff0c;即默认3.7版本的&＃xff0c;有兴趣的小伙伴可以自己试验下哦~

今天的填坑之路就是这样啦~~~另外给大家推荐一个Google的免费服务器Colaboratory&＃xff0c;根据自己的使用经验&＃xff0c;他是Linux系统的&＃xff0c;貌似GPU运行有时长限制&＃xff0c;需要申请一个谷歌账号&＃xff0c;具体怎么上Google大家自行百度哦~

关于Google Colab怎么用&＃xff0c;大家可以查看我的这篇博客哦&＃xff1a;https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/105876360