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

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。

我不得不运行前3个答案中提到的所有命令来让它工作:

conda install jupyter
conda install nb_conda
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name mykernel

仅使用环境变量:

python -m ipykernel install --user --name $(basename $VIRTUAL_ENV)

我只是想补充之前的答案:如果安装nb_conda_kernels, ipywidgets和ipekernel不能工作，请确保您的Jupyter版本是最新的。我的envs在一切正常工作一段时间后突然停止显示，并在我简单地通过anaconda navigator更新jupyter后恢复工作。

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