用anaconda给jupyter配置tensorflow失败，但成功在VSCode中运行jupyter+tensorflow文件

因为吴恩达的课程作业中用到了tensorflow，就想着给jupyter配置一下，可我真的没想到如此波折，试了各种办法最后还是没有成功，然后还是用了我经常用的VSCode来完成作业，简直是发现了新大陆！

感谢：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26988074
https://blog.csdn.net/weixin_43981221/article/details/103049129
https://www.cnblogs.com/wangliman/p/9855352.html
https://blog.csdn.net/weixin_44010678/article/details/97895226

一开始，我是想在jupyter中配置tensorflow的，因为课程用的就是这个，配置过程如下（虽然配置jupyter失败，但是配置完之后打开VSCode直接成功，所以不浪费）

1、打开Anaconda Prompt

2、创建一个tensorflow环境，用python3.6版本（其他版本也行，只要和tensorflow对应就可以，我是因为之前关注的一个博主用的这个版本，匹配tensorflow-gpu1.13.2和keras2.1.5就用了）

conda create –n tensorflow python=3.6

3、激活tensorflow环境

activate tensorflow

4、在tensorflow环境下安装tensorflow-gpu1.13.2版本

pip install tensorflow-gpu==1.13.2

5、安装ipython

conda install ipython

6、安装jupyter

conda install jupyter

7、将环境写入jupyter的kernel中（这一步网上的很多代码都破坏了原本conda自带jupyter的kernel，导致原有jupyter无法打开），运行完看看此路径C:\Users\64222\AppData\Roaming\jupyter\kernels下有没有这两个核，和每个核里面的三个文件。

python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name tensorflow

8、效果图都有，就是kernel连接不上，至今未找到原因，希望有高手能解答！


9、VSCode也可以打开ipynb文件，选择刚刚设置的tensorflow环境，打开作业，import tensorflow as tf也不报错了，完美！！！

10、说几个配置过程中的坑
1）坑1：也是最大的坑，网上很多教程都在tensorflow环境下用ipython kernelspec install-self --user这个代码来配置kernel，可是这样就破坏了原有anaconda自带的jupyter的kernel，导致无法打开，出现启动服务失败错误。解决办法：打开Anaconda Prompt，使用默认环境运行此代码：python -m ipykernel install --user，修复自带的kernel。

2）坑2：由于numpy版本问题，在运行import tensorflow as tf可能会报一堆关于数据格式的错误，报错的图忘了保存了，不过你一看错误就知道，_np_qint8、_np_quint16等错误。

解决办法：找到路径D:\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\python\framework下的dtypes.py文件，用记事本打开，如图修改，保存即可。