TensorFlow在Jupyter notebook中导入时会停用Python

在Jupyter notebook中导入TensorFlow时，可能会遇到停用Python的情况，这通常是因为TensorFlow使用了C++和CUDA等底层库来加速计算，而这些库与Jupyter notebook默认使用的Python解释器存在冲突。为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

确保TensorFlow和Jupyter Notebook正确安装

首先，请确保您已经正确安装了TensorFlow和Jupyter notebook。您可以使用pip命令来安装TensorFlow，使用conda命令来安装Jupyter notebook。例如，使用以下命令安装TensorFlow：

pip install tensorflow

使用以下命令安装Jupyter notebook：

conda install jupyter

在Jupyter notebook中创建新的代码单元格并导入TensorFlow

打开Jupyter notebook后，在一个新的notebook中创建一个新的代码单元格，然后导入TensorFlow库。如果一切正常，TensorFlow库应该能够成功导入，并且您可以继续在该环境中使用Python。

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

检查Python环境配置

如果上述步骤无法解决问题，可能是因为您的Jupyter notebook配置了错误的环境或者使用了不兼容的Python版本。您可以通过以下步骤检查和修改：

• 检查Python版本：在Jupyter notebook中，点击左上角的"Kernel"，选择"Change kernel"，确认使用的是否是Python 3。
• 更新或重新安装：如果已有的Python 3不是最新的，尝试更新到最新版本。如果Jupyter Notebook关联的Python 3版本有问题，可能需要卸载后重新安装。
• 系统路径设置：确保Python 3的安装路径添加到了系统的PATH环境变量中。

通过上述步骤，您应该能够解决TensorFlow在Jupyter notebook中导入时停用Python的问题。如果问题依旧存在，建议检查是否有其他依赖项缺失或版本不兼容的情况，并根据具体的错误信息进行相应的解决方案。