一、配置内核
1、在终端activate你的虚拟环境，安装ipykernel
python
pip install --upgrade ipykernel2、对该环境安装内核（例如，我的虚拟环境名叫"Pytorch"）
python
conda install -n Pytorch ipykernel3、配置内核
python
python -m ipykernel install --user --name Pytorch --display-name "Pytorch"这里，第一个 Pytorch 是你的虚拟环境的名称，第二个 "Pytorch" 是该虚拟环境内核的别名
[第二个随便取也行，只是取相同名称比较好记]
二、安装必要插件
在 VS Code 中安装：
-
Remote - Containers（或新版叫 Dev Containers） -
Jupyter -
Python
确保docker容器在运行中
三、让 VS Code 连接到容器
1. 在 VS Code 中打开命令面板
macOS：按 Cmd+Shift+P
- Windows / Linux：按
Ctrl+Shift+P
2. 搜索并运行命令：
python
Dev Containers: Attach to Running Container...（如果你看不到这个命令，说明没安装 Dev Containers 扩展；请先安装并重启 VS Code）
3. 出现容器选择列表
-
VS Code 会把当前主机上
docker ps的结果列成可选项，显示形式通常是：
friendly_name (IMAGE_NAME)或container_id (IMAGE_NAME)。 -
选择你想进入的容器（例如
my-pytorch或a1b2c3d4e5f6）。
4. VS Code 会打开新窗口并 连接到该容器
-
这个过程会在后台做两件重要事情：
-
在容器里启动一个小的 VS Code server（
vscode-server），用于接收 VS Code 前端的命令并执行文件系统/终端/调试等操作。 -
在 VS Code 前端和容器中的
vscode-server之间建立一个安全通信通道（通过 Docker 的 exec / attach），使你能像本地编辑一样操作容器内的文件和终端。
-
-
新窗口左下角会显示 "Dev Container: <container-name>" 或类似提示，表示你现在"在容器内工作"。
参考链接：告别Jupyter Notebook,我能用VSCode跑.ipynb文件啦!_vscode ipynb-CSDN博客