Jupyter Notebook（Anaconda Navigator）内核重启问题求助

可行解决方案： #

• 切换Matplotlib后端
  Jupyter默认绘图后端可能与环境存在兼容性冲突，在代码开头添加以下语句强制指定后端：

  import matplotlib
  matplotlib.use('Agg')
  import matplotlib.pyplot as plt
  

  若需要实时显示绘图，也可尝试在代码最上方添加魔法命令：%matplotlib inline

• 拆分链式调用代码
  原代码中.plot().set()的链式写法可能导致对象引用异常，拆分代码并显式调用绘图展示：

  ax_loss = df_loss.plot(title='Conv Model loss', figsize=(12, 8))
  ax_loss.set(xlabel='Epoch', ylabel='Loss')
  plt.show()
  
  ax_acc = df_acc.plot(title='Conv Model Accuracy', figsize=(12, 8))
  ax_acc.set(xlabel='Epoch', ylabel='Accuracy')
  plt.show()
  

• 检查依赖版本兼容性
  用conda命令查看当前环境中pandas与matplotlib的版本：

  conda list pandas matplotlib
  

  若版本差异过大（例如pandas 2.x搭配matplotlib 3.2及以下），尝试同步版本：

  conda install pandas=2.0 matplotlib=3.7 -c conda-forge
  

• 排查内存耗尽问题
  先打印数据规模确认是否因数据量过大导致崩溃：

  print(df_loss_acc.shape)
  

  若数据行数过多，可采样后再绘图：

  df_loss_sampled = df_loss.iloc[::10]  # 每10行取一行采样
  ax_loss = df_loss_sampled.plot(title='Conv Model loss', figsize=(12, 8))
  ax_loss.set(xlabel='Epoch', ylabel='Loss')
  plt.show()
  

• 创建干净Conda环境测试
  原环境可能存在依赖冲突，新建环境重新配置：

  conda create -n test_env python=3.9 pandas matplotlib ipykernel
  conda activate test_env
  python -m ipykernel install --user --name test_env --display-name "Test Env"
  

  之后在Jupyter中切换到该新内核运行代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mausor11