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

虽然@coolscitist的回答对我来说是有效的，但也有一种方法不会让你的内核环境与完整的jupyter包+deps混淆。 它在ipython文档中有描述，(我怀疑)只有在非基础环境中运行笔记本服务器时才有必要。

conda activate name_of_your_kernel_env
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --prefix=/home/your_username/.conda/envs/name_of_your_jupyter_server_env --name 'name_of_your_kernel_env'

你可以用

conda activate name_of_your_jupyter_server_env 
jupyter kernelspec list

我在使用vscode服务器时遇到了这个问题。 在名为“base”的conda环境中，我安装了1.2.0版本的opennmt-py，但我想在conda环境“opennmt2”中运行jupyter notebook，其中包含使用opennmt-py 2.0的代码。 我通过在conda(opennmt2)中重新安装jupyter解决了这个问题。

conda install jupyter

重新安装后，在opennmt2环境中执行jupyter notebook将执行新安装的jupyter

where jupyter 
/root/miniconda3/envs/opennmt2/bin/jupyter
/root/miniconda3/bin/jupyter

我也遇到了同样的问题，我的新conda环境myenv不能被选为内核或新笔记本。在env中运行jupter notebook也得到了相同的结果。

我的解决方案，以及我了解到Jupyter笔记本如何识别conda-envs和内核:

使用conda将jupyter和ipython安装到myenv:

conda install -n myenv ipython jupyter

在那之后，在任何env之外运行jupter notebook时，将myenv与我以前的环境一起列为内核。

Python [conda env:old]
Python [conda env:myenv]

启动环境后运行笔记本:

source activate myenv
jupyter notebook

隐藏所有其他环境内核，只显示我的语言内核:

python 2
python 3
R

    $ conda install nb_conda_kernels

(在运行jupyter notebook的conda环境中)将使所有conda envs自动可用。要访问其他环境，必须安装相应的内核。这是裁判。

恼人的是，在你的tensorflow环境中，你可以运行jupyter notebook，而无需在该环境中安装jupyter。你就跑

(tensorflow) $ conda install jupyter

tensorflow环境现在应该在Jupyter notebook中可见，在任何conda环境中启动，类似于Python [conda env:tensorflow]。