kawa-note

コード編集中は、よく参照用などにエディタを分割して行ったり来たりする。 エディタ間の移動を、 Ctrl+w をプレフィックスにしたVim風キーバインドにしてみたのでメモ。 参考： デフォルトでは、Ctrl+[1-9]で1~9番目のエディタグループに移動できます。 設定 Ctrl+w c : 編集中のエディタを閉じる Ctrl+w s : エディタを縦に分割 Ctrl+w v : エディタを横に分割 Ctrl+w n/p : 次/前のエディタに移動 Ctrl+w h/l : 左/右のエディタに移動 Ctrl+w j/k : 下/上のエディタに移動 Ctrl+w </> : エディタサイズを縮小/拡大 最後のエディタサイズの拡縮は、左右分割＆先頭グループ以外でやると、不等号の向きとウインドウの動きが一致しないのでちょっと気持ち悪い。先頭グループ以外で押すことは少ないので目をつぶる。 { // [ctrl+w -> c] close active editor. { "key" : "ctrl+w" , "command" : "-workbench.action.closeWindow" , } , { "key" : "ctrl+w" , "command" : "-workbench.action.closeActiveEditor" } , { "key" : "ctrl+w" , "command" : "-workbench.action.closeGroup" , } , { "key" : "ctrl+w c" , "command" : "workbench.action.clo...

2回押し系に変更したけど悪くないのでメモ。 表示非表示はctrl+shift+@、移動や切り替え操作をctrl+@をプレフィックスにして以下のように設定した。 ctrl+@ : エディタ↔ターミナルの移動 ※ctrl+@の二回押し c : ターミナル作成 n : 次のターミナル p : 前のターミナル ctrl+, : ターミナルのタイトル設定 設定ファイルはこんな感じ。 既存ショートカットの削除は不要かもしれない。設定がごちゃごちゃするので、うまいやり方があれば知りたい。 // [ctrl+Shift+@] toggle terminal. { "key": "ctrl+shift+[BracketLeft]", "command": "workbench.action.terminal.toggleTerminal", "when": "!terminalIsOpen" }, { "key": "ctrl+shift+[BracketLeft]", "command": "workbench.action.togglePanel", "when": "terminalIsOpen" }, // [ctrl+@ -> ctrl+@] move between editor and terminal. { "key": "ctrl+[BracketLeft] ctrl+[BracketLeft]", "command": "workbench.action.terminal.focus", "when": "!terminalFocus", }, { ...

関数入力中のポップアップでドキュメントが表示されたりする機能も効かない。 暗記するほど使い込んでないのでAPIリファレンスを都度見に行くのも大変だし、困った。 とりあえず解決できたのでメモ。 調べた内容 調べたところ、以下のような回避が出ているが、あまり環境をいじりたくない。 https://qiita.com/artemis5656/items/e8e464510a7d907e1feb もう少し調べたところ、tensorflowのissueは2月末にfixedになっていた。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/32982 VSCode側のissueも、TensorFlow側で修正済みになっている。 https://github.com/microsoft/python-language-server/issues/818 3/11に、TensorFlow2.2のrc0が出たので試してみる。 無事動きました。（windows10+VSCode1.43.0+Python3.7+TensorFlow2.2.0rc0） まとめ 本件はTensorFlow側のbugで、TensorFlow2.2で修正される予定。 rc0でも修正されているので、issueに注意して使うのもあり。 正式版までひと月くらいかかるかもなので、breaking-changesに注意しながらrc0で書いて2.1に持ってくのもありか。 rc版はpre-release扱いなので、インストールするときは以下のようにバージョンを指定する必要がある。 –upgrade オプションは適当に。 pip install tensorflow==2.2.0rc0 よかった。