1. 激活conda环境
source activate cym
2. 安装ipykernel
conda install ipykernel
3. 将环境写入notebook的kernel中
python -m ipykernel install –user –name 环境名 –display-name “python 环境名” python -m ipykernel install –user –name cym –display-name “python cym”
4. 打开notebook
jupyter notebook
PS： 有时候第1步，安装完ipykernel后，打开jupyter notebook,就自动检测到本地的conda环境的. 所以可以安装完ipykernel后，先打开jupyter notebook看看有没有自动检测到了自己的conda环境：
补充知识：jupyter notebook根据conda环境创建内核
conda create -n 环境名称 python包或R
进入环境 安装包 然后 conda install ipykernel
给内核命名
python -m ipykernel install –name 自定义内核名称
但是如果配置环境有些特殊。我使用的是一个服务器（Ubuntu16.04）上的普通账户，anaconda由管理员安装在了根目录下。普通账户在使用anaconda新建虚拟环境时，产生的相关文件都在本账户的家目录下，即/home/username。但是在生成ipykernel的配置文件时，上述命令生成配置文件的路径为/usr/local/share/jupyter，显然普通账户没有权限写入，因而报错
[Errno 13] Permission denied: ‘/usr/local/share/jupyter’
为此，需要添加–user选项，将配置文件生成在本账户的家目录下。
python -m ipykernel install –user –name 自定义内核名称
有的时候在conda 环境中安装包的时候，没有写入权限，利用su权限更改一下，这样才能让内核在jupyter notebook中用出来。主要是指tensorflow
再打开juoyter notebook 就可以见到对应的kernel了
以上这篇在jupyter notebook 添加 conda 环境的操作详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
