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)。

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

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:)

这适用于我在windows 10和最新解决方案:

1)进入conda环境(激活your_env_name)

2) conda install -n your_env_name ipykernel

3) python -m ipykernel install——user——name build_central——display name" your_env_name"

(注意:在步骤3中，“your_env_name”周围包含引号)

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]。

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