您的问题是 Jupyter Notebook 中的 Keras 后端没有正确配置为 TensorFlow，而在 IPython 中则没有问题。这可能是由于 Jupyter Notebook 环境中的配置文件或路径加载不一致导致的。以下是一些可能的原因和解决方法：

1. 确保 Keras 配置文件正确

Keras 的后端配置保存在 ~/.keras/keras.json 文件中。检查此文件内容是否正确设置为 TensorFlow：

{
    "floatx": "float32",
    "epsilon": 1e-07,
    "backend": "tensorflow",
    "image_data_format": "channels_last"
}

如果不是 tensorflow，请手动更改 "backend" 值为 "tensorflow"，然后重新运行代码。

2. 确保 Jupyter 使用正确的 Python 环境

Jupyter Notebook 可能没有使用正确的 Conda 环境。在激活 Conda 环境后，重新安装 Jupyter Kernel：

conda activate your_env_name  # 激活正确的环境
python -m ipykernel install --user --name your_env_name --display-name "Python (your_env_name)"

然后，在 Jupyter Notebook 中选择新的 Kernel (Python (your_env_name))，确保它与正确的环境匹配。

3. 验证 Jupyter 环境中的 Keras 配置

在 Jupyter Notebook 中运行以下代码，检查当前后端：

from keras import backend as K
print("Using backend:", K.backend())

如果返回 theano，而不是 tensorflow，说明环境中的配置没有被正确加载。

4. 手动强制 Keras 使用 TensorFlow

在运行代码之前，您可以在 Notebook 中手动设置环境变量：

import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow'

from keras import backend as K
print("Using backend:", K.backend())

5. 检查 Jupyter 的路径

确保 Jupyter 加载的是正确的 Keras 模块。您可以打印 Keras 的路径来检查：

import keras
print(keras.__file__)

如果路径指向错误的环境，则需要重新配置 Jupyter 的 Kernel 或确保 Notebook 使用正确的 Python 环境。

6. 检查 Python 环境变量

确保环境变量中没有设置不一致的 KERAS_BACKEND。您可以在命令行中运行以下命令检查：

echo $KERAS_BACKEND  # 在 Linux/macOS
set KERAS_BACKEND    # 在 Windows

如果有不一致的设置，可以清除环境变量或直接在 Notebook 中覆盖。

7. 卸载多余的后端

如果您不需要 Theano，可以考虑卸载它，避免冲突：

conda remove theano

8. 使用 Conda 安装的 Jupyter 和 Keras

确保 Jupyter 和 Keras 都是从 Conda 安装的，而不是使用 pip，以避免不同包管理器导致的版本冲突。

conda install jupyter keras tensorflow

总结

• 确保 keras.json 配置正确。
• 确保 Jupyter 使用的是正确的 Conda 环境。
• 检查环境变量和 Keras 后端路径。
• 在 Notebook 中手动设置环境变量或直接指定后端。
• 避免同时使用多个包管理器安装依赖项。

通过这些方法应该可以解决 Jupyter Notebook 中 Keras 后端的问题。如果问题仍然存在，请提供更多细节，如完整的错误信息和运行时的输出。