jupyternotebook无法链接某内核/升级ipykenel 报错/无法建立到笔记本服务器的连接。 我们会继续尝试重连。请检查网络连接还有服务配置

本文讲述了在Python 3.6环境下,通过conda安装ipykernel遇到的问题,包括错误信息、尝试升级和卸载的操作,最终成功重新启动Jupyter Notebook的过程。
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错误展示:

原因:

创建虚拟环境后,用conda install 了ipykenel,这里与我另一个环境中用python -m install 的ipykenel做一个对比,用python -m 安装的是可以正常运行jupyter notebook的:

1、在python3.6.0中用python -m 安装的,可以正常运行jupyter notebook

 

 

2、在python3.6.7用conda install 了ipykenel,报错的:

 版本相同,唯一的不同是安装方式。看到有人说要升级pykernel,遂进行尝试,仍旧报错,错误如下:

错误:ERROR: Cannot uninstall 'ipykernel'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

 既然错误中提示无法卸载原有版本ipykernel,遂尝试卸载conda 安装的ipykernel,重新安装;

conda uninstall ipykernel
python -m pip install ipykernel

具体界面如下:

 

 重新启动jupyter notebook,这次内核连接成功。

 

 

 

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### Jupyter Notebook 连接不到内核的解决方案 当遇到Jupyter Notebook无法连接内核的情况时,可能由多种因素引起。以下是几种常见情况及其对应的解决策略。 #### 1. 缺少必要的Python包 错误提示表明`ioloop`模块未能成功导入,这通常意味着某些依赖项缺失或版本冲突。为了修复这个问题,建议更新或新安装Tornado以及IPython核心组件: ```bash pip install --upgrade tornado ipykernel ``` 或者通过Conda环境管理工具来确保所有必需软件包都处于最新状态: ```bash conda update --all ``` 上述命令有助于消除因第三方库兼容性引发的问题[^1]。 #### 2. 内存不足导致内核崩溃 对于执行大型数据集操作或是复杂机器学习算法的任务来说,内存资源可能是瓶颈所在。尝试减少批处理大小、优化代码逻辑以降低内存占用率;另外也可以考虑增加物理RAM容量或者是启用虚拟内存设置。如果条件允许的话,可以切换至更强大的硬件平台继续实验工作[^2]。 #### 3. Web服务器超负荷运转造成响应延迟 由于Jupyter Lab/Notebook本质上是以Web应用程序形式呈现给用户的界面,因此其性能表现会直接受限于底层HTTP(S)协议栈的工作效率。为了避免长时间等待而触发自动断开机制,可适当调整浏览器端的心跳检测间隔参数(`keep_alive_timeout`),延长session存活周期。此外,合理规划项目结构布局同样要——尽量避免在一个notebook文件里塞入过多冗余内容,转而在不同单元格之间建立清晰的功能划分[^3]。 #### 4. Conda环境中未正确配置内核 若当前使用的Anaconda发行版并未预先集成好对应版本号的Kernel,则需手动完成相应初始化流程。具体做法如下所示: - **激活目标环境** ```bash conda activate your_env_name ``` - **注册新创建好的解释器实例** ```bash python -m ipykernel install --user --name=your_env_name ``` 以上步骤能够有效防止因路径映射失误而导致找不到合法入口点的情形发生[^4]。 #### 5. 清理残留记录并置应用状态 有时候旧有的缓存文件可能会干扰正常启动过程,故此不妨试着清理`.local/share/jupyter/kernels/`目录下的历史遗留物后再做尝试。与此同时,启计算机也有助于清除潜在的安全防护层误判所造成的阻碍影响[^5]。
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