Note: you may need to restart the kernel to use updated packages. WARNING: Skipping jupyter_contrib_nbextensions as it is not installed.如何解决

### 解决方案 在解决 'restart the kernel to use updated packages' 和 'Skipping jupyter_contrib_nbextensions as it is not installed' 的警告时，可以从以下几个方面入手： #### 1. **重启内核以使用更新的包** 当安装或更新 Python 包后，Jupyter Notebook 或其他交互式环境可能需要重新启动内核才能加载新的包版本。可以通过以下方法解决此问题： - 在 Jupyter Notebook 界面中，选择菜单栏的 `Kernel -> Restart Kernel`。 - 如果是通过命令行运行的 Jupyter Notebook，可以手动停止并重新启动服务： ```bash jupyter notebook stop jupyter notebook ``` 此外，确保安装的包已正确导入到当前环境中。例如，如果使用虚拟环境，请确认虚拟环境已激活[^1]。 #### 2. **安装 jupyter_contrib_nbextensions** 对于 'Skipping jupyter_contrib_nbextensions as it is not installed' 的警告，说明系统中未安装 `jupyter_contrib_nbextensions` 包。可以通过以下步骤安装该扩展： - 使用 pip 安装 `jupyter_contrib_nbextensions`： ```bash pip install jupyter_contrib_nbextensions ``` - 安装完成后，运行以下命令以启用扩展： ```bash jupyter contrib nbextension install --user ``` 如果遇到权限问题，可以尝试添加 `--user` 参数以避免全局安装的问题。同时，确保 Python 环境与 Jupyter Notebook 使用的环境一致[^3]。 #### 3. **验证安装是否成功** 安装完成后，可以通过以下方式验证 `jupyter_contrib_nbextensions` 是否正常工作： - 启动 Jupyter Notebook 并检查是否有新的扩展选项出现在界面中。 - 如果扩展未显示，请尝试重新启动 Jupyter Notebook 服务。 #### 4. **解决 TensorFlow GPU 版本相关问题** 根据引用内容[^3]，用户可能存在 CPU 版本 TensorFlow 的安装问题。如果计划使用 GPU 加速，请确保以下条件满足： - 已安装 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包。 - 使用 `pip install tensorflow-gpu` 安装 GPU 版本的 TensorFlow。 - 检查 GPU 是否被 TensorFlow 正常识别： ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 如果 GPU 列表为空，说明 TensorFlow 未能正确检测到 GPU 设备。 #### 5. **Docker 容器中的 TensorFlow 配置** 从引用内容[^2]可以看出，用户可能在 Docker 容器中运行 TensorFlow 相关任务。如果需要在容器中使用 GPU，请确保以下配置正确： - 安装 NVIDIA Container Toolkit。 - 在 `docker run` 命令中添加 `--gpus all` 参数以启用 GPU 支持。 例如： ```bash docker run --gpus all -it --name nvidia --network host nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r32.6.1-py3 ``` --- ###