jupyter notebook启动中卡住了

在启动 Jupyter Notebook 时遇到卡住的情况可能有多种原因，因为 Jupyter Notebook 可能会在安装、配置、环境问题或资源不足时出现问题。以下是一些可能的原因和解决方法：

1. **环境问题**：
- 如果是Python环境问题，检查是否有多个版本并导致路径冲突。尝试使用 `conda` 或 `pip` 管理环境并确保激活了正确的环境。
- 安装包依赖：确保所有必要的科学计算库（如NumPy、Pandas和Matplotlib）已成功安装。

2. **资源限制**：
- 硬件资源不足，比如内存或CPU。关闭其他占用大量资源的应用程序，或者尝试在更强大的设备上运行。
- 如果是在远程服务器或云计算环境中，检查是否有足够的带宽或存储空间。

3. **Jupyter Notebook自身故障**：
- 硬件或网络连接问题可能导致卡死。尝试重启笔记本电脑或服务器，检查网络连接是否稳定。
- 检查Jupyter Notebook的日志文件，这通常在`$HOME/.jupyter/logs`目录下，可能会有卡死时的错误信息。

4. **软件冲突**：
- 某些软件或扩展可能引起冲突。尝试关闭所有扩展，然后逐步重新加载它们，看是否能定位到问题扩展。

5. **长时间未响应**：
- 如果是长时间无响应而非立即卡死，可能是某个长时间运行的细胞在后台执行。查看运行的活动任务并关闭不需要的任务。

相关问题

jupyter notebook卡住

### 解决 Jupyter Notebook 运行时卡住的问题

当遇到 Jupyter Notebook 卡住并持续显示 `In [*]` 的情况，可以尝试以下几种解决方案：

#### 1. 增加内核资源分配
有时由于内存不足或其他资源限制，Jupyter 内核可能无法正常处理请求。可以通过增加虚拟机或本地计算机上的可用资源来缓解此问题[^1]。

#### 2. 修改配置文件设置超时时间
编辑位于用户目录下的 `.jupyter/jupyter_notebook_config.py` 文件，在其中加入如下参数以调整默认等待时间和最大线程数：

c.NotebookApp.timeout_idle = 3600  # 设置闲置超时时长为一小时
c.KernelManager.shutdown_wait_time = 5  # 减少关闭前的等待时间为五秒

#### 3. 更新库版本兼容性
对于特定依赖项之间的不匹配所引起的执行停滞现象，比如 TensorFlow 和 Keras 版本冲突造成的服务器崩溃，建议升级至更稳定的组合。例如将旧版 Tensorflow 替换为较新版本，并修正相应 API 调用方式：

pip uninstall tensorflow==1.9.0
pip install tensorflow==2.6.0

如果遇到类似 `ImportError: cannot import name 'plot_model' from 'keras.utils'` 错误，则应采用更新后的导入路径：

from keras.utils.vis_utils import plot_model

#### 4. 清理缓存数据重试
清除之前未完成的任务记录以及临时文件夹中的残留内容有助于恢复正常操作流程。具体做法是在终端输入命令停止当前服务进程后再重新启动它：

jupyter notebook stop
rm -rf ~/.local/share/jupyter/runtime/*
jupyter notebook start

通过上述措施通常能够有效改善大多数情况下因环境配置不当而导致的性能瓶颈问题[^2]。

jupyter notebook运行卡住了一直是[*]，中断内核也暂停不了

这可能是因为你的代码出现了死循环或者是无限循环的情况，导致程序无法正常运行。你可以尝试在命令行中使用"Ctrl+C"来强制中断内核，或者在jupyter notebook中选择"Kernel" -> "Restart"来重新启动内核。如果问题仍然存在，你可以尝试检查你的代码并找出问题所在。