jupyter内核位数需在notebook单元格中用platform.architecture()或struct.calcsize("p")确认，因内核可能独立于系统python；输出('64bit',...)或8为64位，('32bit',...)或4为32位，且不同notebook可绑定不同内核，须逐个验证。
直接在 Notebook 单元格里运行 platform.architecture() 或 struct.calcsize("P") 就能确认当前内核用的是 32 位还是 64 位 Python —— 注意，这反映的是 Jupyter 内核的位数，不是你系统或命令行里默认的 Python。
为什么不能只看终端里的 python --version
Jupyter Notebook 使用的是注册到内核管理器（ipykernel）的特定 Python 解释器，它可能来自虚拟环境、Conda 环境，甚至和系统 PATH 中的 python 完全不同。你在终端执行 python --version 看到的是 shell 当前环境的 Python，但 Notebook 运行的可能是另一个独立安装、不同架构的 Python（比如 Conda 环境里装了 32 位 Python，而系统是 64 位 Windows）。
常见错误现象：
- 终端显示
Python 3.11.9，但 Notebook 导入numpy报错ImportError: DLL load failed: %1 is not a valid Win32 application - 用
which python查到路径是/opt/anaconda3/bin/python，但 Notebook 实际调用的是~/miniconda3/envs/ml/bin/python
在 Notebook 单元格中准确查看位数
推荐用以下任一方式，在代码单元格中运行（确保已启动对应内核）：
-
import platform; print(platform.architecture())→ 输出类似('64bit', 'ELF')或('32bit', 'WindowsPE')，第一个值就是关键 -
import struct; print(struct.calcsize("P"))→ 输出8是 64 位，4是 32 位 -
import sys; print(hex(sys.maxsize))→0x7fffffffffffffff表示 64 位，0x7fffffff表示 32 位（辅助验证）
不需要重启内核，也不依赖外部命令 —— 这些结果 100% 反映当前 Notebook 正在运行的 Python 解释器架构。
检查内核实际指向哪个 Python 可执行文件
有时需要进一步确认这个“64bit”到底来自哪里，可以运行：
import sys print(sys.executable)
输出类似 /home/user/miniconda3/envs/nlp/bin/python 或 C:\Users\Alice\anaconda3\envs\tf\python.exe。把这个路径复制出来，在终端里执行：
- Linux/macOS：
file /path/to/python→ 显示ELF 64-bit LSB pie executable或32-bit - Windows：
dumpbin /headers C:\path\to\python.exe | findstr machine→ 显示machine (AMD64)或machine (x86)
这步能排除 platform.architecture() 在极少数打包异常时的误报（比如某些 PyInstaller 打包的内核会返回错误字符串）。
真正容易被忽略的是：同一个 JupyterLab 实例下，不同 notebook 可能绑定了不同内核 —— 一个用 conda env A（64 位），另一个用 venv B（32 位）。每次切换内核后，都得重新运行一次 platform.architecture() 来确认，不能凭记忆或上一个 notebook 的结果判断。
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