[TensorFlow] The kernel appears to have died. It will restart automatically.

config 파일 내 비트수 할당 코드 추가

 

 

./jupyter 폴더 내에 있는 upyter_notebook_config.py을 수정한다. 기존에 디폴트로 설정된 버퍼 값보다 많은 비트수를 할당하면 문제가 해결된다.

 

c.NotebookApp.max_buffer_size = 10000000000000000000000

 

UnsatisfiableError

 

Python 버전에서 문제가 발생한 경우이다. conda install이 아니라 pip install을 사용한 경우도 아래와 같이 실행해 본다.

 

conda create -n downgrade python=3.7 anaconda

# tensorflow 설치
conda install -c conda-forge tensorflow

 

virtualenv 모듈을 사용하여 Python  다운그레이드

 

virtualenv 메소드는 장치에서 Python을 위한 다양한 가상 환경을 만들고 관리하는 데 사용된다. 이는 다양한 프로젝트 간의 종속성 문제, 버전 문제 및 권한 문제를 해결하는 데 도움이 된다. 다른 버전의 Python을 실행해야하는 프로젝트를 처리한다고 가정한다. 이 경우, virtualenv 모듈을 사용하여 해당 특정 프로젝트에 대한 새 가상 환경을 만들고 해당 가상 환경 내에 필요한 Python 버전을 설치할 수 있다. 가상 환경을 만들려면 먼저, virtualenv 모듈을 설치해야 한다. 이 모듈을 설치하는 명령은 다음과 같다.

 

pip install virtualenv

 

이제, virtualenv 모듈을 사용하여 가상 환경을 만들 수 있다. 새 가상 환경을 만드는 명령은 다음과 같다.

 

virtualenv \path\to\env -p \path\to\python_install.exe

 

여기서, \path\to\env는 가상 환경의 경로이고 \path\to\python_install.exe는 필요한 Python 버전이 이미 설치된 경로이다. 이 명령이 작동하려면 먼저 장치에 필요한 Python 버전을 설치해야 한다. 설치시 가상 환경을 활성화하기만 하면 된다. 아래 명령을 실행한다.

 

\path\to\env\Scripts\activate.bat

 

여기서, \path\to\env는 가상 환경의 경로이다.

 

activate downgrade

 

위의 명령은downgrade가상 환경을 활성화한다. 이제 프로젝트에 필요한 모든 패키지를 설치할 수 있다. 이 접근 방식은 virtualenv 방법과 매우 유사하다. 그러나 conda 방법이 더 간단하고 사용하기 쉽다. 다른 Python 버전을 수동으로 설치할 필요도 없다. conda 패키지 관리자가 자동으로 설치하기 때문이다.

 

Jupyter Notebook에 커널 연결

 

conda install nb_conda_kernels

 

이 명령어는 가상 환경을 주피터 노트북 커널에 연결해 준다.