导入skimage.io时Jupyter Notebook内核崩溃问题如何解决？

• 脱离Jupyter验证依赖本身问题：打开本地终端/命令提示符，运行python -c "from skimage import io"，如果也出现崩溃退出，说明是scikit-image或其依赖的兼容性问题，和Jupyter本身无关
• 查看内核崩溃日志：Jupyter内核的错误日志会输出在启动Jupyter服务的终端窗口中，重点查找段错误（segmentation fault）、依赖版本冲突相关的报错信息
• 验证依赖版本匹配：运行pip list或conda list，检查scikit-image、numpy、pillow、scipy这几个核心依赖的版本是否符合当前scikit-image版本的适配要求

• 修复版本冲突：如果确认是依赖版本不匹配，优先使用conda重装（Anaconda环境下）：conda install -c conda-forge scikit-image，会自动适配所有依赖的兼容版本；pip环境下可以先卸载现有版本再重装：pip uninstall -y scikit-image numpy pillow && pip install scikit-image
• 排除多解释器冲突：检查当前Jupyter内核绑定的Python解释器和安装scikit-image的解释器是否一致，在Jupyter中运行import sys; print(sys.executable)获取当前Python路径，再用该路径下的pip重装scikit-image：/你的/python/path/pip install --upgrade scikit-image
• 适配M系列芯片架构：如果是苹果M系列芯片设备，大概率是numpy或pillow的架构兼容问题，卸载现有版本后用conda安装原生arm架构的对应依赖即可
• 关闭Windows兼容模式：Windows设备如果开启了Python可执行文件的兼容模式，也会触发该崩溃，右键Python可执行文件，在属性-兼容性选项卡中关闭兼容模式即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yasar niyazoglu