Jupyter notebook选择不同的Anaconda环境作为内核运行

前言

我使用的是Ubuntu系统，但是此操作跟系统无关，Windows系统下也是相同操作。
在进行内核选择之前，我已经安装好了anaconda，并且在anaconda中安装好了tensorflow-gpu版本的环境（环境名称为tensorflow，python版本为3.6）和pytorch gpu版本的环境（环境名称为pytorch，python版本为3.6）

下载Jupyter notebook

进入终端命令行，使用如下语句下载Jupyter notebook 和 Jupyter lab

conda install jupyter notebook

安装完成后，下载Jupyter lab

conda install jupyterlab

注意，上面下载语句可不在任何anaconda环境中进行，直接命令行中下载即可。

配置选择内核的插件

• 安装nb_conda

conda install nb_conda

但是！ 我通过命令安装后，产生了错误：no moudle named ‘conda’
基本产生这个错误后，就不能使用conda 了，先说一下补救措施，如果你跟我一样是ubuntu系统，那可以直接找到当时安装anaconda的安装包重新安装一下。注意： 重新安装并不意味着需要卸载之前的anaconda，只需要在安装语句的最后加上 -u命令，即可表示保留之前的所有环境重新安装。我这里的命令是：

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh -u

Windows系统应该与之类似

好的，现在我来解释一下为啥安装nb_conda这个软件会产生“no module named ‘condo’" 错误，这是因为下载的软件nb_conda 中依赖的python版本跟anaconda环境中的版本不一致导致的。
解决办法就是 弄清楚你当前环境的python版本

通过命令python我们可以看见，当前环境下，python的版本为3.6 因此，我们可以通过命令查找nb_conda中依赖的python版本为3.6的版本进行下载

conda search nb_conda

从列表中不难看出，支持python3.6的版本信息，选择一个进行安装即可。

conda install nb_conda=2.2.1=py36h8118bb2_0

这次安装就不会有任何问题了。

• 安装ipykernel
  为防止产生类似的版本问题，建议在安装此软件时，同样查询好相应的版本信息。

conda install ipykernel=5.3.4=py36h5ca1d4c_0

• 为另外的两个环境安装ipykernel
  我们刚刚在base环境中，直接安装了ipykernel，这是表示为Jupyter添加了base环境的内核，接下来我们只需要在base环境中同样为另外两个环境添加内核，注意，这里的环境名不要填写错误。我的另外两个环境名分别是tensorflow和pytorch。

conda install -n pytorch ipykernel=5.3.4=py36h5ca1d4c_0
conda install -n tensorflow ipykernel=5.3.4=py36h5ca1d4c_0

结果展示

在上面的工作都完成后，重启jupyter lab(或jupyter notebook)

可以看到此时已经可以选择内核，并进行导包了！