深度学习之anaconda遇到的坑：python已停止工作

最新推荐文章于 2025-07-05 10:40:03 发布
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分类专栏： python学习 文章标签： python tensorflow
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博主在使用Jupyter Notebook时遇到导入包如TensorFlow失败的问题，经过排查发现是包版本冲突导致。通过在Anaconda Prompt中更新Jupyter、notebook及TensorFlow等包，最终解决了问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

今天上午昨晚人脸识别的实验之后，下午准备做另一个实验，但是打开jupyter notebook 之后运行import一系列包的时候总是出错，说python已经停止工作，我用了大概三个小时解决这个问题。。。。真的坑人

 

1、打开Andaconda Prompt首先更新jupyter

conda upgrade juyter

2、更新notebook

conda uograde notebook

到这里之后还是不行，后来我发现只要是导入tensorflow的地方都不行，所以下一步

3、更新tensorflow

conda uograde tensorflow

之后就成功了。

如果实在找不到原因，可以试试全部更新：conda update --all

Anaconda安装配置+jupyter安装配置+Python已停止运行解决方案
可爱的LYF的博客
07-14 4836
1、Anaconda安装配置 1.1版本选择 anaconda的下载不建议去官网下载最新的版本，因为这个版本后面会带俩许多的麻烦，比如在使用jupyter新建python3文件的时候会出现python停止运行的错误，百度了好多解决方案，结果都不适用！ 这里推荐一个比较稳定的anaconda版本： 清华大学开源软件镜像站：Anaconda下载 win10 64位用户建议使用这个版本(下滑到最后) 1.2安装步骤及注意的问题 1.2.1 选择文件的路径不能包括中文 1.2.2 选择的存储文件夹必须是空文件夹
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03-17 4143
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anaconda python已停止工作,python在anaconda提示启动时停止工作
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11-29 860
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C语言程序设计详细教程，（非常详细） 从零基础到精通，收藏这篇就够了！
leah126的博客
05-29 1621
交换之后，拿新的第一个结点的数据域与下一个结点再次对比，如果比他小，再次交换，依次类推。但是作用于变量名时 extern关键字就不是可有可无的了，全局变量在外部使用声明时，extern关键词是必须的，如果变量无 extern修饰且没有显式的初始化，就成为了变量的定义，因此此时必须加 extern。对于每一个结点，首先为其分配存储空间，然后在结点的数据域存入数值，接着，为了保证后面的地址不会丢失，首先将新结点指向插入位置的后一个结点，接着再将插入位置的前一个结点指向新的结点，从而实现链表的插入。
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python 停止工作 安装anaconda3 python停止工作 pycharm python停止工作
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大雨的博客
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python哪个版本学习深度学习和pytorch更好
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<think>嗯，用户现在问的是学习深度学习和PyTorch应该用哪个Python版本更好。之前他们问过在Linux的Anaconda环境下安装PyTorch GPU版，现在可能是在继续配置他们的开发环境。我需要先了解当前PyTorch支持的Python版本，以及不同版本的兼容性情况。 首先，Python 3.8到3.11可能是主流选择。PyTorch的最新版本通常支持较新的Python版本，但用户可能遇到某些库还没适配最新Python的情况。比如，有些第三方库可能还没支持Python 3.11，这时候可能需要用稍旧的版本。 然后，考虑到稳定性，Python 3.9或3.10可能是比较安全的选择，因为它们被广泛支持，社区中的问题解答也多。比如，很多教程和项目可能默认使用这些版本，减少兼容性问题。 另外，Anaconda环境管理很方便，用户可能需要同时维护多个项目，不同项目可能需要不同的Python版本。这时候建议用户用conda创建独立的环境，针对不同项目使用不同Python版本。 还要注意PyTorch的版本和CUDA的兼容性。比如，如果用户用的是较新的PyTorch 2.0以上，可能需要搭配Python 3.10或更高，同时CUDA版本也要对应。用户之前安装过GPU版，所以可能已经配置好了CUDA，但需要确认Python版本和PyTorch的兼容性。 可能用户没有明确说明他们的硬件环境，但如果是新手，推荐较稳定的组合，比如Python 3.9 + PyTorch 1.12或更高，这样既能保证功能，又能减少环境配置的问题。同时提醒用户查看PyTorch官网的安装指南，获取最新的版本信息。 总结一下，需要给出一个兼顾稳定性、兼容性和新特性的版本推荐，同时提供具体的安装命令和验证方法，帮助用户避免常见的坑，比如版本冲突或者依赖问题。</think>在深度学习和PyTorch学习中，**Python 3.8~3.10是最稳定且兼容性最佳的选择**，以下是具体分析和建议： --- ### 一、版本推荐依据 1. **PyTorch官方支持** - 最新PyTorch 2.3.x支持Python 3.8-3.11 - 长期支持版本PyTorch 1.12.x支持Python 3.7-3.10 - *注意：Python≥3.12可能需等待PyTorch适配* 2. **第三方库兼容性** - 主流库如NumPy、Pandas、Matplotlib均已支持Python 3.8+ - 较新版本库（如JAX、TensorFlow 2.15）对Python≥3.9优化更好 3. **开发工具链** - VS Code/PyCharm等IDE对Python 3.9+支持更完善 - Conda虚拟环境管理在Python 3.8-3.10最稳定 --- ### 二、具体版本建议 | 使用场景 | 推荐Python版本 | 对应PyTorch版本 | |-------------------|----------------|-----------------------| | 新项目开发 | 3.10 | ≥2.0（CUDA 11.8/12.1）| | 兼容旧代码 | 3.8 | 1.12.x（CUDA 11.3） | | 科研实验环境 | 3.9 | ≥1.13（平衡稳定性） | --- ### 三、避坑指南 1. **不要使用Python 2.x** - PyTorch从v0.4.0开始不再支持Python 2 - 关键库如NumPy已于2020年停止Python 2支持 2. **谨慎使用Python 3.11/3.12** - 部分深度学习库（如TensorFlow）尚未完全适配 - 示例报错：`No matching distribution found for torch` 3. **虚拟环境必备** ```bash # 使用conda管理不同版本 conda create -n dl_py39 python=3.9 conda activate dl_py39 ``` --- ### 四、版本选择验证方法 1. **检查PyTorch官方文档** ```bash # 访问官网获取最新兼容信息 https://pytorch.org/get-started/locally/ ``` 2. **测试环境兼容性** ```python import torch, sys print(f"Python {sys.version.split()[0]}") # 输出版本如3.9.18 print(f"PyTorch {torch.__version__}") # 检查是否匹配预期 ``` --- ### 五、经典组合推荐 ```bash # Python 3.9 + PyTorch 2.0 + CUDA 11.8（稳定性首选） conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 \ pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` --- ### 六、特殊场景处理 | 问题场景 | 解决方案 | |--------------------------|----------------------------------| | 需同时运行TF和PyTorch | 使用Python 3.8（TF 2.10+兼容性最佳）| | 使用最新Transformer库 | 升级到Python 3.10（支持模式匹配语法）| | 部署到生产服务器 | 选择Python 3.8（长期支持版本） | --- > **实践建议**：初学者优先选择**Python 3.9 + PyTorch 2.0+**组合，既能使用最新特性，又避免前沿版本的不稳定性。可通过`conda install python=3.9`锁定基础版本。
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