[ディープラーニング]Jupyter notebookで「The kernel appears to have died. It will restart automatically.」と表示されたときの対処法

環境
Windows11
tensorflow 2.11.0
numpy 1.24.0
pandas 1.5.2
CUDAとcuDDNは導入済み

　開発環境が変わったこともあり、ある環境でJupyter notebookを使用していた時のこと。
　「The kernel appears to have died. It will restart automatically.」というエラーが発生して、カーネルが落ちてしまう症状が発生しました。

試したこと①GPUの認識確認

以下のコードを実行し、tensorflow上でGPUが認識されているかを確認しました。

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

下記のような表記がなされればGPUが認識されています。

[name: "/device:CPU:0"
 device_type: "CPU"
 memory_limit: 268435456
 locality {
 }
 incarnation: 10367245832930772656
 xla_global_id: -1,
 name: "/device:GPU:0"
 device_type: "GPU"
 memory_limit: 2252026676
 locality {
   bus_id: 1
   links {
   }
 }
 incarnation: 14165175063759457269
 physical_device_desc: "device: 0, name: NVIDIA GeForce ●●, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5"
 xla_global_id: 416903419]

試したこと②：各ライブラリのアップデート

　直接、あまり関係ないようにも思えましたが、下記のサイトに情報があったので、numpy,pandas,matplotlib等のライブラリをアップデートしました。

jupyter notebook使用時に「The kernel appears to have died. It will restart automatically.」というエラーが出た時の対処 - Qiita

 今回は残念ながら改善しませんでした。

試したこと③：環境変数の見直し

　この辺の設定は実行したつもりでしたが、「コンソール上」で改めて挙動を確認すると、
「Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!」といったエラーが表示されていました。

　どうやら zlibwapi.dllファイルが存在しないために、挙動がおかしかった様子。

　私の場合はzlibwapi.dllファイルを「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin」へ放り込むこと

　で「The kernel appears to have died. It will restart automatically.」のエラーが消滅しました。

　なお、dllファイルは時にPCの挙動全体に影響をもたらす可能性もございます。ご利用は自己責任でお願いします。特にダウンロード後はウィルスが含まれていないかといったチェックはしっかり実行されることをおススメします。

参考サイト

Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path

　GPUの利用はディープラーニングを実行するうえでとても重要です。今回のことが皆さまのお役に少しでも立つことができたらうれしく思います。