參考資料：
https://www.jianshu.com/p/fcaec99e7e2a：下面叫他教程A
如果你在搜索引擎中搜索，“Jupyter notebook添加內核”。你可以搜索到很多篇文章，但是在細節方面，這些文章往往沒有點到位。這就導致讀者多走很多彎路：比如我。今天是我對Jupyter notebook添加核的第三次嘗試，每次都借鑒了網上的教程文章。但是直到最近靈光一現才把這個事情解決，下面教程中的粗體字涉及的部分讀者一定要小心。
首先，conda的其中一個重要的功能是創建虛擬環境：參見：https://www.cnblogs.com/chester-cs/p/11824433.html。
那么好，我現在創建了兩個環境，一個是（base）環境，一個是（torch環境），這兩個環境有如下差異：
（base）：python 3.6，Pytorch 1.2
（torch）：python 3.8，Pytorch 1.8
我們首先按照教程A的指引，在 base 環境中安裝jupyter notebook，並且將jupyter notebook搭建好：（下圖是Jupyter Lab，原理一樣）
注意看，這里和base環境一致，並且，右上角有一個Python 3，這其實就是base環境的內核。如果你點擊它，是可以換內核的。現在我們還沒有添加內核，當然無核可換。
我們的目標是：通過新建一個ipynb文件，點擊右上角的Python 3更換內核，使得新的ipynb文件里的環境完全和torch環境一致！！！
注意了，當前這個Jupyter notebook（Jupyter Lab同理）是在基環境（base）里面搭建的，如果我們按照教程A，在torch環境中安裝ipykernel，結果會怎樣？請看下圖：
此時，我們有兩個jupyter了！！！而且明顯是兩個可執行文件，那么，添加核的操作，到底應該在哪個環境中進行？？是在torch環境，還是base環境？
之前的兩次嘗試，我都想當然地認為，應當是在base環境中添加kernel，理由是我們當前的jupyter notebook是從base環境中啟動的，如果添加內核並在這個jupyter notebook中用，添加肯定要在這個環境中進行啊。
但是，正確的做法恰好相反，我們應當在torch環境中添加內核。不妨繼續按照教程A中的步驟，在torch環境中運行添加核的命令：
python -m ipykernel install --name env_name
在此處就是
python -m ipykernel install --name torch
運行后有如下輸出：
Installed kernelspec torch in /usr/local/share/jupyter/kernels/torch
看到這里，有經驗的讀者應該明白之前我的想法為什么錯，而這種做法為什么對了。
jupyter其實就是為每個環境中的內核都創建一個配置文件，這個配置文件是對所有的環境都可見的，因此 base 環境中的jupyter notebook看到了torch環境的配置文件。直接就可以顯示在它的jupyter界面中，不妨試一試，刷新頁面就能成功。
成功創建了一個torch環境的ipynb文件！