Jupyter Notebook导入keras与tensorflow时内核崩溃重启，常规排查无效求助

• 环境依赖版本冲突：即便创建新环境，若未指定兼容的版本组合，TensorFlow、Keras、Python、CUDA（GPU版本场景）之间可能存在版本不匹配。例如高版本TensorFlow可能不兼容旧版Python，或是CUDA驱动版本与TensorFlow要求的CUDA Toolkit版本不符。
• GPU相关故障：若使用GPU版TensorFlow，显卡驱动损坏、CUDA/CUDNN配置错误，或是GPU内存被其他进程占用，都会触发导入时的内核崩溃。即便重启电脑，后台仍可能有进程占用GPU，或是驱动本身存在故障。
• Jupyter内核关联错误：新环境创建后，未将Jupyter内核正确关联至该环境。实际操作中看似在新环境安装了依赖，但Jupyter调用的仍是旧环境内核，进而引发依赖缺失或冲突。
• 系统内存不足：即便重启电脑，若系统RAM本身容量不足，导入TensorFlow这类大体积库时会触发内存不足（OOM），直接导致内核崩溃。可通过任务管理器查看内存占用，确认是否有高内存进程在运行。
• 安装包损坏：卸载重装过程中可能出现安装包下载不完整、缓存残留的情况；若包源不稳定，新环境中下载的TensorFlow/Keras安装文件也可能损坏，最终导致导入失败。
• 系统权限或安全软件拦截：部分杀毒软件会拦截TensorFlow的核心文件，或是当前用户没有足够权限读取安装目录下的文件，进而引发导入时的内核异常崩溃。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shawn Pilusa