Exception: Jupyter command `jupyter-notebook` not found.`

本文详细记录了一次遇到Jupyter Notebook无法启动的问题,并提供了完整的解决方案。从错误信息出发,逐步排查并最终通过卸载和重装Jupyter相关组件解决了问题。

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Exception: Jupyter command jupyter-notebook not found.`

运行 jupyter 时突然报错 之前是正常的,报错信息如下:

jupyter notbook
Traceback (most recent call last):
File “xxx\lib\runpy.py”, line 193, in _run_module_as_main
main”, mod_spec)
File “xxx\lib\runpy.py”, line 85, in run_code
exec(code, run_globals)
File "xxx\Scripts\jupyter.exe_main
.py", line 9, in
File “xxx\lib\site-packages\jupyter_core\command.py”, line 247, in main
command = _jupyter_abspath(subcommand)
File “xxx\lib\site-packages\jupyter_core\command.py”, line 134, in _jupyter_abspath
‘Jupyter command {} not found.’.format(jupyter_subcommand)
Exception: Jupyter command jupyter-notbook not found.

试了很多方法都没用,直接卸载jupyter 然后重装

1.重启一下电脑试试能不能打开,不行的话就试试第二步 重装

2.输入
pip uninstall -y jupyter
pip uninstall -y jupyter_core
pip uninstall -y jupyter-client
pip uninstall -y jupyter-console
pip uninstall -y notebook
pip uninstall -y qtconsole
pip uninstall -y nbconvert
pip uninstall -y nbformat

要删干净
然后重新装jupyter 就ok 希望对你有用

### 实现目标检测 为了在 Jupyter Notebook 中实现或学习目标检测,环境设置至关重要。当遇到 `Jupyter command jupyter-notebook not found` 的错误提示时,表明当前环境中缺少必要的组件来启动 Jupyter Notebook[^1]。 对于希望利用 TensorFlow 进行机器学习开发的用户来说,在创建新的 Conda 环境并指定 Python 版本之后,还需要确保安装了 ipykernel 和其他依赖项以便能够正常使用 Jupyter Notebook 并将其与特定的 Conda 环境关联起来[^3]: ```bash conda activate tensorflow pip install --upgrade pip pip install jupyter ipykernel python -m ipykernel install --user --name=tensorflow --display-name "Python (tensorflow)" ``` 完成上述操作后,应该可以在 Jupyter Notebook 启动界面中看到名为 “Python (tensorflow)” 的选项,从而允许在这个专门配置过的环境中执行代码[^2]。 关于具体的目标检测实践,可以考虑使用 IBM 提供的对象检测模型 MAX-Object-Detector 来构建图像检测服务。此项目托管于 GitHub 上,并提供了详细的文档指导开发者如何部署和调用相应的 API 接口[^4]。 一旦成功设置了工作环境以及集成了所需的服务接口,则可以通过编写 Python 脚本来加载图片数据、处理输入输出并与远程服务器交互以获取预测结果。下面是一个简单的例子展示怎样通过 RESTful API 发送请求给已部署好的对象检测器实例: ```python import requests from PIL import Image import json def predict(image_path, url='http://localhost:5000/model/predict'): img = Image.open(image_path) response = requests.post(url, files={'image': open(image_path, 'rb')}) if response.status_code == 200: predictions = response.json() return predictions['predictions'] else: raise Exception('Prediction failed') # 使用方法如下所示: detections = predict('./example.jpg') print(detections) ```
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