1. kernel Restarting

可能是因为内存占满而导致Kernel重启，可以尝试切换更高版本内存的硬件规格。
如果切换到高硬件规格仍然出现该错误，请参考下一条问题的解决办法。

2. 报错内存已满或者“CUDA error: out of memory”

这类内存满了或显存满了的错误原因是正在运行中的案例脚本太多了，关掉一些正在运行的脚本即可释放内存或显存，操作方法如下

进入到如下页面，检查后台正在运行的脚本，点击SHUT DOWN关闭不需要运行的脚本

3. kernel died

可以参考使用Jupyter Notebook为什么会kernel died？

4. 无法修改numpy版本

预置环境可能有多个numpy版本，需要卸载多次，直到将所有的numpy版本卸载干净才能安装新的numpy。

卸载命令：pip uninstall numpy -y

安装命令：pip install numpy==1.15.4

5. 训练时报错cuda已满

可以将batch_size调小一些。