問題：

安裝jupyter后，在網(wǎng)頁(yè)能打開，新建python3文件后，簡(jiǎn)單的print也無(wú)法輸出，顯示In [*]

百度谷歌過(guò)后，基本解決方案都是集中在重啟kernel和安裝notebook這兩種，其中讓安裝notebook的簡(jiǎn)直就是瞎搞，根本經(jīng)不起驗(yàn)證（沒安裝notebook能進(jìn)得了網(wǎng)頁(yè)？），可以直接忽略。重啟kernel還是不行，發(fā)現(xiàn)問題跟別人的不太一樣，圖中的紅圈部分，事實(shí)是notebook根本沒連上python服務(wù)，如何調(diào)試得了？

折騰過(guò)后，一直還是沒連上，有點(diǎn)心涼。終于在參考很多博客后，有人提到的python兼容性問題（Linux下，自己修改了默認(rèn)python為3.5版本），之后看馬哥教育里面的課程，可以通過(guò)pyenv來(lái)實(shí)現(xiàn)多版本python的兼容隔離問題。之后死馬當(dāng)活馬醫(yī)，裝pyenv，重裝jupyter，然后再測(cè)試，完事，正常了。

總結(jié)：

顯示[*]的，如果是Linux系統(tǒng)，不妨看看jupyter網(wǎng)頁(yè)進(jìn)去后，右上角的python后的符號(hào)是不是一個(gè)圈，只有圈才代表連上了python服務(wù)。如果是連上了，建議重啟kernel應(yīng)該就可以；如果是顯示一個(gè)鎖的標(biāo)記，顯示未連上服務(wù)，那就不是jupyter的問題，是Linux下python多版本兼容性問題，建議安裝pyenv，之后重裝jupyter。

補(bǔ)充知識(shí)：jupyter notebook中，對(duì)tensorflow運(yùn)行時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)“The kernel appears to have died. It will restart automatically”

在jupyter notebook 或者spyder上運(yùn)行tensorflow的代碼時(shí)（主要是代碼 包含CNN），如果軟件安裝有問題，會(huì)出現(xiàn)“The kernel appears to have died. It will restart automatically”。

解決方案如下，親測(cè)可行：

(1) 將 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64 目錄下的cupti64_80.dll文件拷貝到下面目錄中：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

(2) 下載下來(lái)cuDNN壓縮包解壓后，將解壓后的bin目錄下面的文件拷貝到：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

(3) 將解壓后的include目錄下的文件拷貝到：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include

(4) 將解壓后的lib\include\x64目錄下的文件拷貝到：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\include\x64

再次運(yùn)行jupyter notebook 或者spyder的CNN就不會(huì)出現(xiàn)kernel died的問題了

(2)-(4)在裝cuda的時(shí)候一般已經(jīng)完成了。

提示：在jupyter notebook上一次只能運(yùn)行一個(gè)文件，如果運(yùn)行多個(gè)文件會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，即使叉掉已運(yùn)行的文件也沒用，需要回到如下界面點(diǎn)擊shutdown 來(lái)關(guān)掉正在運(yùn)行的文件。

以上這篇解決jupyter notebook 出現(xiàn)In[*]的問題就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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