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jupyter notebook ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow’问题
可能性1： tensorflow版本与python版本不匹配
可能性2：jupyter notebook的问题（我是这个问题）
可能性2.2 ：在tensorflow环境中安装jupyter及python内核(解决问题)
jupyter notebook ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow’问题
导入tensorflow模块出现问题
可能性1： tensorflow版本与python版本不匹配
- 我激活tensorflow之后python版本为3.9.12，而直接进入python环境之后python版本为3.9.7， 于是重新下载了python3.9.7的tensorflow2.8.0
- 但问题还是没有解决，我的tensorflow（2.8.0）和python（3.9.7）版本匹配是没有问题的，那问题就出在jupyter上了
可能性2：jupyter notebook的问题（我是这个问题）
可能性2.1 ：安装插件
- 在 anoconda3 promt conda终端中运行：
- 激活tensorflow的虚拟环境
activate tensorflow39
- Jupyter Notebook本身是默认使用一种Anaconda中root目录下的Python环境的，如果想使用其它的虚拟环境，还需要通过插件来实现，也就是nb_conda插件。
conda install nb_conda
- 运行jupyter
jupyter notebook
运行jupyter过程中弹出以下问题(如果你没遇到此问题，而且在这一步就成功解决导入tensorflow的话，后面的可以跳过了）
tensorflow还是没法导入，失败。
可能性2.2 ：在tensorflow环境中安装jupyter及python内核(解决问题 )
安装完tensorflow后，要先在tensorflow环境中安装内核，并将虚拟环境添加jupyter notebook中，使用ipykernel生成虚拟环境的kernel
- 在conda终端中激活环境TensorFlow
activate +你的虚拟环境名字
- 安装ipython
conda install ipython
- 安装内核
conda install ipykernel
- 在tensorflow的环境中下载jupyter
conda install jupyter
- 安装python kernel for Tensorflow
 ipython kernelspec install-self --user
- 将虚拟环境添加jupyter notebook中，使用ipykernel生成虚拟环境的kernel
python -m ipykernel install --user --name tensorflow39(与你的tensorflow虚拟环境名称一致)
重新打开jupyter notebook,会发现你已经重新添加了新创建的tensorflow虚拟环境
但是，创建了tensorflow39新笔记本后，新问题又来了：显示内核连接不上。。。。
解决方法：降低pyzmq版本
pip uninstall pyzmq
pip install pyzmq==19.0.2
参考：
解决jupyter notebook无法连接内核问题 jupyter notebook代码无法运行
Original: https://blog.csdn.net/m0_51933492/article/details/124571567
Author: —Xi—
Title: 解决jupyter notebook ：No module named ‘tensorflow‘ 及python.exe无法找到入口问题及500 : Internal Server Error
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