问题：
安装jupyter后，在网页能打开，新建python3文件后，简单的print也无法输出，显示In [*]
百度谷歌过后，基本解决方案都是集中在重启kernel和安装notebook这两种，其中让安装notebook的简直就是瞎搞，根本经不起验证（没安装notebook能进得了网页？），可以直接忽略。重启kernel还是不行，发现问题跟别人的不太一样，图中的红圈部分，事实是notebook根本没连上python服务，如何调试得了？
折腾过后，一直还是没连上，有点心凉。终于在参考很多博客后，有人提到的python兼容性问题（Linux下，自己修改了默认python为3.5版本），之后看马哥教育里面的课程，可以通过pyenv来实现多版本python的兼容隔离问题。之后死马当活马医，装pyenv，重装jupyter，然后再测试，完事，正常了。
总结：
显示[*]的，如果是Linux系统，不妨看看jupyter网页进去后，右上角的python后的符号是不是一个圈，只有圈才代表连上了python服务。如果是连上了，建议重启kernel应该就可以；如果是显示一个锁的标记，显示未连上服务，那就不是jupyter的问题，是Linux下python多版本兼容性问题，建议安装pyenv，之后重装jupyter。
补充知识：jupyter notebook中，对tensorflow运行时经常出现“The kernel appears to have died. It will restart automatically”
在jupyter notebook 或者spyder上运行tensorflow的代码时（主要是代码 包含CNN），如果软件安装有问题，会出现“The kernel appears to have died. It will restart automatically”。
解决方案如下，亲测可行：
(1) 将 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0extrasCUPTIlibx64 目录下的cupti64_80.dll文件拷贝到下面目录中：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0bin
(2) 下载下来cuDNN压缩包解压后，将解压后的bin目录下面的文件拷贝到：
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0bin
(3) 将解压后的include目录下的文件拷贝到：
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0include
(4) 将解压后的libincludex64目录下的文件拷贝到：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0libincludex64
再次运行jupyter notebook 或者spyder的CNN就不会出现kernel died的问题了
(2)-(4)在装cuda的时候一般已经完成了。
提示：在jupyter notebook上一次只能运行一个文件，如果运行多个文件会出现错误，即使叉掉已运行的文件也没用，需要回到如下界面点击shutdown 来关掉正在运行的文件。
以上这篇解决jupyter notebook 出现In[*]的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
