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解決jupyter notebook 出現(xiàn)In[*]的問題

 更新時間:2020年04月13日 11:04:45   作者:zhang_kop  
這篇文章主要介紹了解決jupyter notebook 出現(xiàn)In[*]的問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

問題:

安裝jupyter后,在網(wǎng)頁能打開,新建python3文件后,簡單的print也無法輸出,顯示In [*]

百度谷歌過后,基本解決方案都是集中在重啟kernel和安裝notebook這兩種,其中讓安裝notebook的簡直就是瞎搞,根本經(jīng)不起驗證(沒安裝notebook能進得了網(wǎng)頁?),可以直接忽略。重啟kernel還是不行,發(fā)現(xiàn)問題跟別人的不太一樣,圖中的紅圈部分,事實是notebook根本沒連上python服務,如何調(diào)試得了?

折騰過后,一直還是沒連上,有點心涼。終于在參考很多博客后,有人提到的python兼容性問題(Linux下,自己修改了默認python為3.5版本),之后看馬哥教育里面的課程,可以通過pyenv來實現(xiàn)多版本python的兼容隔離問題。之后死馬當活馬醫(yī),裝pyenv,重裝jupyter,然后再測試,完事,正常了。

總結:

顯示[*]的,如果是Linux系統(tǒng),不妨看看jupyter網(wǎng)頁進去后,右上角的python后的符號是不是一個圈,只有圈才代表連上了python服務。如果是連上了,建議重啟kernel應該就可以;如果是顯示一個鎖的標記,顯示未連上服務,那就不是jupyter的問題,是Linux下python多版本兼容性問題,建議安裝pyenv,之后重裝jupyter。

補充知識:jupyter notebook中,對tensorflow運行時經(jīng)常出現(xiàn)“The kernel appears to have died. It will restart automatically”

在jupyter notebook 或者spyder上運行tensorflow的代碼時(主要是代碼 包含CNN),如果軟件安裝有問題,會出現(xiàn)“The kernel appears to have died. It will restart automatically”。

解決方案如下,親測可行:

(1) 將 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64 目錄下的cupti64_80.dll文件拷貝到下面目錄中:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

(2) 下載下來cuDNN壓縮包解壓后,將解壓后的bin目錄下面的文件拷貝到:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

(3) 將解壓后的include目錄下的文件拷貝到:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include

(4) 將解壓后的lib\include\x64目錄下的文件拷貝到:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\include\x64

再次運行jupyter notebook 或者spyder的CNN就不會出現(xiàn)kernel died的問題了

(2)-(4)在裝cuda的時候一般已經(jīng)完成了。

提示:在jupyter notebook上一次只能運行一個文件,如果運行多個文件會出現(xiàn)錯誤,即使叉掉已運行的文件也沒用,需要回到如下界面點擊shutdown 來關掉正在運行的文件。

以上這篇解決jupyter notebook 出現(xiàn)In[*]的問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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