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        我们在使用Jupyter Notebook的时候，打开文件发现只有一个Python3(ipykernel)，我们自己在conda中创建的虚拟环境为什么没有显示出来，今天我就来和大家一起讨论一下！

        在 Jupyter Notebook 中，kernel 是执行代码的核心。管理 kernel 包括新增、删除和切换不同的 kernel，以便在不同的虚拟环境中运行代码。以下是一些常见的 kernel 管理操作。

        1、新增 Kernel

        1-1 创建新的 Python 环境： 使用 conda 创建一个新的 虚拟 环境

conda create -n ai

        1-2 激活新环境

conda activate ai

        1-3 安装 ipykernel

conda install ipykernel

        1-4 在新环境中创建 kernel

python -m ipykernel install --user --name ai --display-name "ai_python3.12"

        这样，你就可以在 Jupyter Notebook 中选择并使用这个新的 kernel。

        2、删除 Kernel

        2-1 查看现有的 kernel 列表

jupyter kernelspec list

        2-2 删除指定的 kernel

jupyter kernelspec remove ai

        3、检查 Kernel 配置

        有时，虽然在 Jupyter Notebook 中显示了 kernel，但无法连接。这可能是因为 kernel 的配置文件指向了错误的虚拟环境。可以通过以下步骤检查和修改 kernel 配置：

        3-1 查看 kernel 列表

jupyter kernelspec list

        3-2 找到对应的 kernel 目录并打开 kernel.json 文件

        确保文件中的路径指向正确的虚拟环境。

        通过以上步骤，你就可以有效地管理 Jupyter Notebook 中的 kernel，确保在不同的虚拟环境中顺利运行代码。