这是一个旧线程，但是在Anaconda提示符中运行它，在我感兴趣的环境中，对我来说是有效的:

ipython kernel install --name "myenvname" --user

只要在你的新环境中运行conda install ipykernel，只有这样你才能得到一个带有这个env的内核。即使你在每个envs中安装了不同的版本，它也不会再次安装jupyter笔记本。你可以从任何环境开始你的笔记本，你将能够看到新添加的内核。

我不认为其他答案是工作了，因为conda停止自动设置环境作为jupyter内核。您需要手动为每个环境添加内核，方法如下:

source activate myenv
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

如下所示:http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments 请参见本期。

附录: 您应该能够使用conda install nb_conda_kernels安装nb_conda_kernels包来自动添加所有环境，请参阅https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels

在我的例子中，使用Windows 10和conda 4.6.11，通过运行这些命令

conda install nb_conda

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

在我使用conda Jupyter笔记本从同一命令行打开Jupyter后，从终端同时有环境活动并没有做这项工作。

显然，解决方案是从Anaconda Navigator打开Jupyter，进入我的环境:打开Anaconda Navigator，在Environments中选择环境，按下所选环境的“播放”按钮，并选择“用Jupyter Notebook打开”。

Anaconda Navigator中的环境从选定的环境中运行Jupyter

可能的特定渠道问题

我有这个问题(再次)，原来我从conda-forge频道安装;将其移除并从蟒蛇通道重新安装，而不是为我修复它。

更新:我在一个新的env中再次遇到了同样的问题，这次我确实从anaconda通道安装了nb_conda_kernels，但我的jupyter_client来自conda forge通道。卸载nb_conda_kernels并重新安装会将其更新到更高优先级的通道。

所以请确保你从正确的渠道安装:)

按照iPython文档中的说明，将不同的conda环境添加到Jupyter Notebook中可供选择的内核列表中。总之，安装完ipykernel后，必须在终端中逐个激活conda环境，执行命令python -m ipykernel install——user——name myenv——display-name " python (myenv)"，其中myenv就是要添加的环境(内核)。