解决jupyter notebook无法连接内核问题

背景：

在学习TensorFlow过程碰到在anaconda安装TensorFlow安装后云jupyter notebook后运行后使用import tensorflow as tf 出现“No module of TensorFlow”,强逼症的我发狂了！！！！
于是上网查原因是虚拟环境中没有**ipykernel **，没有内核！！！
于是在对应虚拟环境下安装内核

解决策略

现在我们所处的环境就是在下，装的各种环境也是在Anaconda Prompt下。千万不要用cmd！！！

1. 激活虚拟环境

conda activate tf2(虚拟环境名称)

2. 创建虚拟环境

conda create -n tf22 python=3.7  #新建一个python3.7的环境，命名为tf2

3. 安装TensorFlow-gpu

conda install tensorflow-gpu #这里也可以指定版本,比如conda install tensorflow-gpu==2.1.0

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4. 安装内核

conda install ipykernel

5. 将虚拟环境添加jupyter notebook中，使用ipykernel生成虚拟环境的kernel(这一步也是在虚拟环境中进行)

python -m ipykernel install --user --name tf2（一定要跟你的虚拟环境名一致）

重启或刷新jupyternotebook，点击new即可看到添加的环境了

6. 完成到步骤基本没问题了，但有同学出行内核无法连接或代码无法运行等问题，可以参考下一篇文章
   解决jupyter notebook内核连接已经代码无法运行问题
   结果：