jupyter notebook（tensorflow）无法新建python3

Jupyter Notebook是一个基于Web的交互式计算环境，可让您创建和共享文档，包括实时代码、方程式、可视化和叙述性文本。 它支持多种编程语言，包括Python、R和Julia等。而TensorFlow是一个流行的开源深度学习框架，支持Python语言。在Jupyter Notebook中，您可以使用Python内核来运行TensorFlow代码。

如果您无法在Jupyter Notebook中新建Python 3内核，请按照以下步骤进行排查：

1. 确保已安装Python 3，并且已将其添加到系统路径中。

2. 在终端或命令提示符中运行以下命令：`python3 -m ipykernel install --user`。 这将在Jupyter Notebook中创建一个新的Python 3内核。

3. 如果仍然无法创建Python 3内核，请检查是否存在多个版本的Python或Jupyter Notebook，并尝试通过卸载和重新安装来解决问题。

相关问题

jupyter notebook的tensorflow

可以在jupyter notebook中使用tensorflow，只需要先安装tensorflow并在notebook中导入即可。具体步骤如下：

1. 在终端或Anaconda Prompt中使用pip安装tensorflow：`pip install tensorflow`
2. 在jupyter notebook中新建一个python3的notebook
3. 在notebook中导入tensorflow：`import tensorflow as tf`
4. 可以开始使用tensorflow进行编程了

注意：在使用tensorflow时，建议使用GPU版本的tensorflow，可以大幅提升训练速度。

jupyter notebook运行tensorflow时内核挂掉

### 解决 Jupyter Notebook 运行 TensorFlow 内核崩溃的方法

当遇到 Jupyter Notebook 中运行 TensorFlow 导致内核崩溃的情况时，可以按照以下方法来排查和解决问题。

#### 创建新的虚拟环境并安装 TensorFlow
为了确保兼容性和稳定性，建议在一个全新的 Conda 虚拟环境中安装 TensorFlow：

conda create -n tf tensorflow
conda activate tf

这一步骤有助于隔离其他可能引起冲突的包版本[^1]。

#### 启动 Jupyter Notebook 并配置内核
确认新环境已成功激活后，启动 Jupyter Notebook:

jupyter notebook

随后，在浏览器中打开的 Jupyter 页面里新建或编辑现有的 Python 笔记本文件，并切换到之前创建的新内核 `tf` 下工作[^2]。

#### 设置 GPU 使用情况与忽略警告信息
为了避免不必要的干扰以及更好地管理硬件资源分配，可以在代码开头加入如下设置语句：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9
sess = tf.compat.v1.Session(config=config)

# 忽略所有来自 TensorFlow 的未来弃用和其他类型的警告消息
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

这些措施能够有效减少因显存不足或其他因素引发的异常终止现象发生概率[^3]。

#### 测试 TensorFlow 安装是否正常工作
最后通过简单的测试程序验证当前环境下 TensorFlow 是否能稳定运作：

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(sess.run(hello))

如果一切顺利，应该可以看到输出字符串 `"Hello, TensorFlow!"`。此时说明 TensorFlow 已经被正确加载到了指定的计算设备上（CPU 或者 GPU），并且能够在不触发任何致命错误的情况下完成基本操作[^4]。

对于更复杂的应用场景下发生的特定问题，则需进一步分析具体原因所在；比如数据集处理不当、模型结构设计不合理等都可能导致类似的症状表现。