Tensorflow - 内核似乎已经死亡。它会自动重启
Tensorflow - The kernel appears to have died. It will restart automatically
我正在阅读 "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensorflow" 并安装 Tensorflow 2 如下：
$ python3 -m pip install --upgrade tensorflow
在 jupyter notebook 中我尝试导入 Tensorflow 如下：
import tensorflow as tf
但随后我收到以下错误消息：
The kernel appears to have died. It will restart automatically
我知道有很多关于这个主题的 Whosebug 线程。我都读过了。其中一些是旧的，一些是新的。他们中的大多数建议将 Tensorflow 版本降级到 1.5。但是当我这样做时，我无法使用 Keras API 的某些方法（例如 load_data() 找不到）。
有没有人找到解决方案？
第二版教材都是关于TensorFlow version 2的，所以你必须使用TensorFlow version 2才能使用代码。如果有问题，请获取使用 TensorFlow 1 的教科书的第一个版本。
但我建议学习 TensorFlow 2，因为它是最新版本。
如果您使用的是 anaconda，请尝试在新环境中安装 TensorFlow 2。
要创建新环境，请打开 anaconda 提示符。
conda create -n envname python=3.6
然后激活环境
activate envname
现在尝试安装 TensorFlow 2 和其他必要的模块
并检查。
如果它不起作用，最好的解决方案是使用 google colab(colab.research.google.com/)。在这里你可以在线完成任何事情，你甚至可以拥有免费的 GPU。
我正在阅读 "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensorflow" 并安装 Tensorflow 2 如下：
$ python3 -m pip install --upgrade tensorflow
在 jupyter notebook 中我尝试导入 Tensorflow 如下：
import tensorflow as tf
但随后我收到以下错误消息：
The kernel appears to have died. It will restart automatically
我知道有很多关于这个主题的 Whosebug 线程。我都读过了。其中一些是旧的，一些是新的。他们中的大多数建议将 Tensorflow 版本降级到 1.5。但是当我这样做时，我无法使用 Keras API 的某些方法（例如 load_data() 找不到）。
有没有人找到解决方案？
第二版教材都是关于TensorFlow version 2的，所以你必须使用TensorFlow version 2才能使用代码。如果有问题，请获取使用 TensorFlow 1 的教科书的第一个版本。
但我建议学习 TensorFlow 2，因为它是最新版本。
如果您使用的是 anaconda，请尝试在新环境中安装 TensorFlow 2。
要创建新环境，请打开 anaconda 提示符。
conda create -n envname python=3.6
然后激活环境
activate envname
现在尝试安装 TensorFlow 2 和其他必要的模块 并检查。
如果它不起作用，最好的解决方案是使用 google colab(colab.research.google.com/)。在这里你可以在线完成任何事情，你甚至可以拥有免费的 GPU。