为我解决这个问题的是，我必须运行以下命令:

-m ipykernel install——user——name myenv——display-name " python (myenv)"

问题是我打开了一个jupyter笔记本，它是用另一个conda python环境的内核制作的。从终端的输出可以看到;从conda环境的终端上运行jupyter notebook非常方便，这样您就可以很容易地看到显示了哪些错误消息。然后，很明显，笔记本试图从另一个环境运行python。

检查文件夹/文件:

C:\Users\ <用户名> \ AppData \漫游\ jupyter \内核\ < env名称> \ kernel.json

 "argv": [
  "D:\\Users\\<username..path>\\envs\\<env name>\\python.exe",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "Python (env name)",
 "language": "python",
 "metadata": {
  "debugger": true
 }
}

所以如果有必要，你可以检查和纠正。

其次，在使用anaconda/conda时，确保您有一个健康的通道策略，并在创建新环境时执行以下命令:

conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict

它为我解决了这个问题，我希望它也能帮助到你。

如果上面的ans不起作用，那么尝试在new env中运行conda install ipykernel，然后在任何env中运行jupyter notebook，你将能够看到或在这些内核之间切换。

我已经尝试了上面提到的所有方法，除了在新环境中安装jupyter之外，没有任何方法有效。

激活新环境 Conda激活new_env 将'new_env'替换为您的环境名称。

接下来安装jupyter “pip install jupyter”

你也可以通过进入anaconda navigator并选择正确的环境来安装jupyter，并从Home选项卡安装jupyter笔记本

为我解决这个问题的是，我必须运行以下命令:

-m ipykernel install——user——name myenv——display-name " python (myenv)"

问题是我打开了一个jupyter笔记本，它是用另一个conda python环境的内核制作的。从终端的输出可以看到;从conda环境的终端上运行jupyter notebook非常方便，这样您就可以很容易地看到显示了哪些错误消息。然后，很明显，笔记本试图从另一个环境运行python。

检查文件夹/文件:

C:\Users\ <用户名> \ AppData \漫游\ jupyter \内核\ < env名称> \ kernel.json

 "argv": [
  "D:\\Users\\<username..path>\\envs\\<env name>\\python.exe",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "Python (env name)",
 "language": "python",
 "metadata": {
  "debugger": true
 }
}

所以如果有必要，你可以检查和纠正。

其次，在使用anaconda/conda时，确保您有一个健康的通道策略，并在创建新环境时执行以下命令:

conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict

它为我解决了这个问题，我希望它也能帮助到你。

问题1:如何知道我的jupyter笔记本在哪个conda环境上运行?

启动Anaconda提示符并运行conda env list命令来列出所有可用的conda环境。 您可以清楚地看到，我的PC上安装了两个不同的conda环境，目前的活动环境是root(Python 2.7)，由路径前面的星号(*)符号表示。

问题2:如何从新的conda环境中启动jupyter ?

现在，要启动所需的conda环境，只需运行activate <环境名称>。在本例中，激活py36

欲了解更多信息，请查看此链接和之前的堆栈溢出问题..

加上上面的答案，你也可以使用

!which python

在单元格中输入这个，这将显示环境的路径。我不确定原因，但在我的安装中，笔记本中没有环境隔离，但在激活环境和启动jupyter笔记本时，使用的路径是安装在环境中的python。