The kernel for 10 mokeys.ipynb appears to have died. It will restart automatically

已于 2025-04-04 19:59:26 修改
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow
于 2025-04-04 19:58:09 首次发布
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1、报如下错误：
在这里插入图片描述
2、查看docker,查看如下错误：
提示错误：Could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. Error code 126
在这里插入图片描述
3、找到对应文件，在电脑安装位置E:\xxx\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin，拷贝。
在这里插入图片描述
4、问题得到解决！！！
在这里插入图片描述

关于jupyter调用matplotlib.sactter等函数就出现”The kernel for xxx.ipynb appears to have died. “的解决方法
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jupyter在调用matplotlib.scatter时出现"The kernel for xxx.ipynb appears to have died. It will restart automatically."提示，并停止运行。
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jupyter中报错：Kernel RestartingThe kernel for......appears to have died. It will restart automatically.
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报错：Kernel Restarting The kernel for Untitled.ipynb appears to have died. It will restart automatical
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你参考其他人的文章，安装好M1版本的TensorFlow环境后，使用notebook出现了一些问题。其实，你在网上找教程，可能找到的是旧版本的安装教程！最后正确解决的办法是重新装TensorFlow。出现则表示安装成功了。
The kernel for sxxx.ipynb appears to have died. It will restart automatically。
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jupyter 问题:The kernel appears to have died. It will restart automatically
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查看jupyter命令行 原因: 未找到cupti64_90.dll文件 解决: 找到CUDA安装目录，例如该 dll 文件的路径在： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64 将该路径下的文件全部复制到： C:\Program Files\NVIDIA GPU Compu...
jupyter出现“.ipynb appears to have died. It will restart automatically.”解决方法
weixin_49146002的博客
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Kernel Restarting The kernel for 对 xxxxxxxxx.ipynb appears to have died. It will res
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这个报错信息通常出现在使用 Jupyter Notebook 或其他类似的交互式计算环境时，表示当前的计算内核（kernel）由于某种原因崩溃或停止运行，需要自动重启。具体到的情况，报错信息是针对一个名为 “对Fashion-MNIST数据集中的时尚物品进行分类.ipynb” 的笔记本文件。
在运行PaddlePaddle的book时出现问题：The kernel appears to have died. It will restart automatically
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关键词：jupyter notebook paddle.init kernel崩溃 问题描述：在window 10上新建了一个python2.7的paddlepadddle环境。 按照教程入门教程，在jupyter notebook上面执行第二步paddle.init时，jupyter提示kernel崩溃 报错代码段： import paddle.v2 as paddle # In...
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Kernel Restarting The kernel for exp.ipynb appears to have died. It will restart automatically.
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<think>嗯，用户遇到了Jupyter Notebook内核重启的问题，具体是在一个名为exp.ipynb的文件中出现的。我需要根据提供的引用内容来找出可能的原因和解决办法。首先，引用里提到内核崩溃可能的原因包括内存不足、库版本冲突、多线程问题、硬件资源不足、代码错误或内核崩溃等。比如引用[1]、[2]、[3]都提到了内核崩溃的情况，可能和TensorFlow或NumPy有关。然后，解决方法方面，引用[4]和[5]提到了设置环境变量KMP_DUPLICATE_LIB_OK为TRUE，允许加载重复库。这可能解决库冲突的问题。此外，用户可能需要检查代码是否有错误，或者是否有内存泄漏的问题，比如大数组或未释放的资源。还有，更新库版本或者降低并行线程数也可能有帮助。用户可能需要分步骤来排查问题，先尝试设置环境变量，再检查代码，然后查看资源使用情况，最后考虑硬件或软件更新。需要把这些步骤整理成清晰的解决方案，并给出相关问题供用户进一步参考。</think>### Jupyter Notebook内核崩溃问题解决方案 当Jupyter Notebook出现`Kernel Restarting`报错时，通常是由于资源限制、库冲突或代码逻辑问题导致。以下是分步解决方案： --- #### 1. **检查库冲突（常见原因）** - **问题定位**：某些库（如NumPy、TensorFlow）的多线程依赖可能引发冲突[^4][^5]。 - **解决方法**：在代码开头添加以下环境变量设置： ```python import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE' # 允许加载重复库 ``` 此操作可缓解因库重复加载导致的内核崩溃[^5]。 --- #### 2. **排查内存/资源问题** - **内存不足**：若代码涉及大型数据集或复杂计算，可能超出系统内存限制。例如： ```python import numpy as np arr = np.ones((100000, 100000)) # 可能触发内存溢出 ``` 需优化数据结构或使用分批处理[^2]。 - **GPU资源竞争**：若使用深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch），需确认显存未被其他进程占用，可通过`nvidia-smi`命令查看[^3]。 --- #### 3. **验证代码逻辑** - **无限循环或死锁**：检查是否存在未正确终止的循环或线程。例如： ```python while True: # 错误示例，导致内核无响应 pass ``` - **异常处理**：添加`try-except`块定位具体错误： ```python try: # 可能出错的代码 except Exception as e: print(f"Error: {e}") ``` --- #### 4. **更新软件环境** - 升级Jupyter和相关库至最新版本： ```bash pip install --upgrade jupyter numpy tensorflow # 按需替换库名 ``` - 若使用虚拟环境（如conda），重建环境可能解决依赖问题[^1]。 --- #### 5. **降低并行负载** - 限制多线程/进程数量，例如在TensorFlow中设置： ```python import tensorflow as tf tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(2) # 减少线程数 ``` --- ###
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