自从使用了Spyder之后，感觉腰不算了，腿不疼了，走路都带风了......呵呵
好吧，那是之前。使用Spyder给我的感觉就好像一台快报废的电脑重新装了系统一样，刚开始顺风顺水，可是后来就发现毕竟是老年机，容易出现个什么白内障，风湿病什么的，做一些数据处理的时候经常崩溃。要不是看在我用它装了GPU的Caffe 和GPU的tensorflow的份上，分分钟把他打入冷宫。
言归正传，首先介绍一下出现的问题，如下图1所示：
图1 导入tensorflow相关模块出现kernel died的问题
介绍从安装tensorflow以来对tensorflow的改动
笔者自从使用anaconda安装tensorflow以来并没有对核心库里面的代码进行过任何修改，最早的时候是用anaconda安装GPU版本的caffe，后来改行用tensorflow（我要问我为什么......导师命令一声吼，哪里由得你走不走~），后来因为cuda 和cudnn都已经放到path里面并且已经安装好了，所以就直接用pip安装了GPU的tensorflow。在安装的进度中看了一下，通过这种方法装的GPU-tensorflow有很多包都没有装进去（不清楚为什么~），但是没关系，笔者想以后出问题再逐个安装就行啦。但是现在除了kernel died的问题还真不知道真么解决。
以下便是解决方法：
1，首先打开Anaconda下的Navigator，点击新建environment——create，新建一个tensorflow环境，如下图2所示：
图 2，打开Navigator
2，然后在Anaconda Prompt中激活tensorflow，使用activate tensorflow命令，如下图3所示：
图3 激活tensorflow
3，打开 Anaconda下的Navigator到home选项中，点击Applications on 中选择新建的Tensorflow环境安装你所需要的内容如下图4所示：
图 4 新环境安装窗口
4，最后在新的spyder中启动就ok啦~
图 5 新环境下的Spyder
5，进行测试，如下图6所示：
图 6 测试
但是需要注意的是，该种方法相当于在根目录下新建了个子环境。所以很多包都需要重新安装，切记切记。
