欢迎来到代码驿站!

Python代码

当前位置:首页 > 软件编程 > Python代码

解决jupyter notebook 出现In[*]的问题

时间:2021-07-19 08:01:04|栏目:Python代码|点击:

问题:

安装jupyter后,在网页能打开,新建python3文件后,简单的print也无法输出,显示In [*]

百度谷歌过后,基本解决方案都是集中在重启kernel和安装notebook这两种,其中让安装notebook的简直就是瞎搞,根本经不起验证(没安装notebook能进得了网页?),可以直接忽略。重启kernel还是不行,发现问题跟别人的不太一样,图中的红圈部分,事实是notebook根本没连上python服务,如何调试得了?

折腾过后,一直还是没连上,有点心凉。终于在参考很多博客后,有人提到的python兼容性问题(Linux下,自己修改了默认python为3.5版本),之后看马哥教育里面的课程,可以通过pyenv来实现多版本python的兼容隔离问题。之后死马当活马医,装pyenv,重装jupyter,然后再测试,完事,正常了。

总结:

显示[*]的,如果是Linux系统,不妨看看jupyter网页进去后,右上角的python后的符号是不是一个圈,只有圈才代表连上了python服务。如果是连上了,建议重启kernel应该就可以;如果是显示一个锁的标记,显示未连上服务,那就不是jupyter的问题,是Linux下python多版本兼容性问题,建议安装pyenv,之后重装jupyter。

补充知识:jupyter notebook中,对tensorflow运行时经常出现“The kernel appears to have died. It will restart automatically”

在jupyter notebook 或者spyder上运行tensorflow的代码时(主要是代码 包含CNN),如果软件安装有问题,会出现“The kernel appears to have died. It will restart automatically”。

解决方案如下,亲测可行:

(1) 将 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64 目录下的cupti64_80.dll文件拷贝到下面目录中:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

(2) 下载下来cuDNN压缩包解压后,将解压后的bin目录下面的文件拷贝到:

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

(3) 将解压后的include目录下的文件拷贝到:

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

(4) 将解压后的lib\include\x64目录下的文件拷贝到:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\include\x64

再次运行jupyter notebook 或者spyder的CNN就不会出现kernel died的问题了

(2)-(4)在装cuda的时候一般已经完成了。

提示:在jupyter notebook上一次只能运行一个文件,如果运行多个文件会出现错误,即使叉掉已运行的文件也没用,需要回到如下界面点击shutdown 来关掉正在运行的文件。

上一篇:使用Django和Postgres进行全文搜索的实例代码

栏    目:Python代码

下一篇:python查找目录下指定扩展名的文件实例

本文标题:解决jupyter notebook 出现In[*]的问题

本文地址:http://www.codeinn.net/misctech/159207.html

推荐教程

广告投放 | 联系我们 | 版权申明

重要申明:本站所有的文章、图片、评论等,均由网友发表或上传并维护或收集自网络,属个人行为,与本站立场无关。

如果侵犯了您的权利,请与我们联系,我们将在24小时内进行处理、任何非本站因素导致的法律后果,本站均不负任何责任。

联系QQ:914707363 | 邮箱:codeinn#126.com(#换成@)

Copyright © 2020 代码驿站 版权所有