jupyter notebook代码运行内核挂掉，import torch

当你在Jupyter Notebook中尝试导入PyTorch库时，如果遇到内核挂掉的情况，可能是由于以下几个原因：

1. **内存不足**：如果你的笔记本电脑内存较小，而PyTorch的一些大型数据结构或模型占用内存较多，可能会导致内存溢出，进而导致内核崩溃。

2. **版本兼容问题**：检查你的Python和PyTorch版本是否匹配，有时候新的PyTorch版本可能需要更新到相应的conda环境或者显卡驱动程序。

3. **安装错误**：确认PyTorch是否成功安装并导入过，如果没有，可能在安装过程中出现了问题，尝试重新安装或者卸载后重新安装。

4. **环境隔离**：如果你的环境中还有其他Python环境，可能它们也在尝试访问相同的资源，造成冲突。确保你在正确的环境中运行Jupyter Notebook，并且只激活包含PyTorch的虚拟环境。

5. **硬件限制**：某些操作需要GPU支持，如果系统没有配置好GPU或者CUDA，也可能无法正常加载torch库。

修复步骤可以包括：

- 检查并增加内存分配。
- 更新或回滚Python和PyTorch版本。
- 使用`pip install torch torchvision --upgrade`或`conda install pytorch torchvision -c pytorch`进行安装。
- 确保环境变量设置正确，如`export CUDA_HOME=/path/to/cuda`.
- 如果在虚拟环境下，确保仅激活了包含PyTorch的环境。