jupyter notebook报错内核关闭，自动重启

这个问题通常是由于 Jupyter Notebook 中的内核崩溃或意外关闭导致的。您可以尝试以下几种方法：

1. 尝试关闭所有打开的 Jupyter Notebook 页面，重新打开一个新的页面并运行您的代码。

2. 尝试在命令行中使用 `jupyter kernelspec list` 命令查看您当前安装的内核列表，然后使用 `jupyter kernelspec remove <kernel_name>` 命令删除有问题的内核，然后重新安装该内核。

3. 如果您正在使用较老版本的 Jupyter Notebook，可以尝试升级到最新版本，因为某些版本可能存在已知的问题和错误。

4. 检查您的代码是否存在无限循环或其他导致内核崩溃的错误，并尝试修改代码以解决这些问题。

希望这些方法可以帮助您解决问题。

相关问题

jupyter notebook内库报错如何解决

### 解决 Jupyter Notebook 中内置库报错的方法

当遇到 Jupyter Notebook 内置库出现问题时，可以采取多种方法来排查和解决问题。

#### 1. 更新或重新安装特定包
有时，某些版本的 Python 或者依赖项可能会导致兼容性问题。可以通过更新或重新安装有问题的包来解决此问题。例如，在使用 Python 3.9 或 Python 3.10 的情况下，可能需要调整 `traitlets` 版本以确保其正常工作[^3]：

pip uninstall traitlets
pip install traitlets==5.8

#### 2. 安装缺失的依赖关系
如果缺少必要的依赖项，则可能导致各种类型的错误消息。对于数据科学项目来说，通常会涉及到多个第三方库，比如 Pandas、Scikit-Learn 和 Seaborn 等。为了防止因未正确加载这些外部资源而引发异常情况的发生，建议提前确认所有必需组件都已成功安装到位[^4]。

#### 3. 验证环境变量设置无误
确保当前使用的虚拟环境中包含了最新版的目标模块，并且路径配置合理。如果有多个不同版本共存的话，务必指定好要调用的具体哪一个解释器实例。

#### 4. 尝试重启内核
有时候简单的操作就能让一切恢复正常：关闭正在运行中的笔记本文件对应的 Kernel 进程后再重新开启一次即可尝试恢复默认状态；另外也可以考虑完全退出应用程序界面之后再重新进入看看效果怎样。

#### 5. 清理缓存与临时文件夹
清除浏览器缓存以及操作系统层面的相关存储空间有助于排除由残留数据引起的各种不稳定因素影响程序执行流程的可能性。

通过上述措施应该能够有效缓解大部分常见场景下的难题状况。当然具体到每一个独立案例还需要结合实际情况灵活应对处理才行。

jupyter notebook中运行时报错：挂掉的内核

在Jupyter Notebook中遇到“挂掉的内核”错误通常是由于几个原因：

1. 内存溢出：如果您的笔记本计算资源有限，而运行的任务消耗过大内存，可能导致内核崩溃。检查是否有大量内存占用大的操作，如大数据处理、大矩阵运算等。

2. 程序错误：运行的Python代码可能包含未捕获的异常或者是死循环等问题，这会使内核无法正常结束任务。

3. 内核版本兼容性：有时，新的库或函数更新可能会导致现有内核不兼容。尝试更新Jupyter Notebook、Python或相关库到最新版本看是否解决问题。

4. 长时间运行：长时间运行大型计算任务也容易造成内核挂起。可以考虑将任务拆分成更小的部分，或者设置Kernel Restart On Failure选项。

解决办法包括：

- 查找并修复代码中的错误。
- 使用`%reset -f`命令关闭并重启当前会话的内核。
- 调整内存限制，比如通过`jupyter notebook --NotebookApp.memory_limit`命令指定内存大小。
- 更新相关软件包至兼容版本。
- 对于长期运行的任务，考虑使用Dask或其他分布式计算工具。