TensorFlow在Jupyter notebook中导入时会停用Python

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。Jupyter notebook是一个交互式的开发环境，可以在浏览器中编写和运行代码，并且支持多种编程语言，包括Python。

在Jupyter notebook中导入TensorFlow时，可能会遇到停用Python的情况。这是因为TensorFlow使用了C++和CUDA等底层库来加速计算，而Jupyter notebook默认使用的是Python的解释器。为了避免冲突和错误，Jupyter notebook会暂时停用Python解释器。

要解决这个问题，可以按照以下步骤操作：

1. 确保已经正确安装了TensorFlow和Jupyter notebook。可以使用pip命令来安装TensorFlow，使用conda命令来安装Jupyter notebook。
2. 打开Jupyter notebook，在一个新的notebook中创建一个新的代码单元格。
3. 在代码单元格中导入TensorFlow的库，可以使用以下代码：
4. 在代码单元格中导入TensorFlow的库，可以使用以下代码：
5. 运行代码单元格。如果一切正常，TensorFlow库应该成功导入，并且可以继续使用。

需要注意的是，由于TensorFlow的底层依赖库较多，可能会遇到其他依赖项缺失或版本不兼容的情况。在这种情况下，可以根据具体的错误信息进行相应的解决方案，例如更新或安装所需的依赖项。

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