要显示笔记本使用的conda env，只需在单元格中输入:

!conda info

如果你有grep，更直接的方法是:

!conda info | grep 'active env'

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:找到当前笔记本的conda环境

在Jupyter notebook中打开笔记本，并在屏幕的右上角查看。

例如，如果语言是Python并且正在使用名为env_name的环境，它应该说“Python [env_name]”。

问题2:从不同的conda环境中启动Jupyter Notebook

在运行jupyter notebook之前，使用source Activate <环境名称>激活终端中的conda环境。这将为Jupyter notebook设置默认环境。否则，默认为[Root]环境。

您还可以在Jupyter Notebook中创建新环境(主屏幕、Conda选项卡，然后单击加号)。

你可以在任何你想要的环境中创建一个笔记本。在主屏幕上选择“Files”选项卡，然后单击“New”下拉菜单，在该菜单中从列表中选择一个Python环境。

正如在评论中提到的，需要对jupyter笔记本的conda支持来切换内核。现在似乎可以通过conda本身获得这种支持(而不是依赖于pip)。 http://docs.continuum.io/anaconda/user-guide/tasks/use-jupyter-notebook-extensions/

第二秒

除了Notebook Conda内核之外，它还带来了其他三个方便的扩展。

在Ubuntu 20.04上，上述建议都不起作用。

例如，我激活了一个现有的环境。我发现(使用sys。我的jupyter笔记本内核运行的是默认的Anaconda python，而不是我在激活环境中安装的python。这样做的后果是，我的笔记本无法将我安装到这个特定的Anaconda环境中的包导入。

按照上面的说明(以及一系列其他url)，我安装了ipykernel、nb_conda和nb_conda_kernels，并运行:python -m ipykernel——user——name myenv。

使用内核|更改内核…菜单，我选择了myenv，我在python -m ipykernel命令中指定的。

然而,系统。可执行文件显示，这并不“坚持”。

我尝试关闭并重新启动，但没有任何结果，我得到了我所选择的环境。

最后，我简单地编辑了文件内核。Json在文件夹:

~ /。local /分享/ jupyter /内核/ myenv

果然，尽管我已经执行了上面建议的所有步骤，这个JSON文件中的第一个参数仍然显示了默认的python位置:

$Anaconda/bin/python(其中$Anaconda是我安装Anaconda的位置)

我编辑了文件内核。Json和一个文本编辑器，因此它被更改为:

$Anaconda/envs/myenv/bin/python

希望我对myenv的使用被理解为您应该将其替换为您的环境的名称。

编辑这个文件后，我的Jupyter笔记本电脑开始正常工作——也就是说，它们使用了为我激活的环境指定的python，并且我能够导入安装在这个环境中的包，但不能导入基本的Anaconda环境。

显然，ipykernel、nb_conda和nb_conda_kernels这组包为jupyter配置Anaconda环境的方式有些混乱。

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。