参考文章：
【最全指南】如何在 Jupyter Notebook 中切换/使用 conda 虚拟环境？_多个conda环境 notebook用的哪个-CSDN博客
感谢这篇文章博主的解答，成功解决了我的难题。以下做一些具体的操作方法以及心得体会：
这里我使用的这篇文章第二种方法，并且成功，以下我将详细说明。
解释：
第一句创建虚拟环境，第二句激活环境，重点介绍一下第三句conda install ipykernel
conda install ipykernel 是在Conda 环境中安装一个名为 ipykernel 的 Python 内核包。
在 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 中，内核用于执行代码并与后端 Python 进行通信。当我们在 Jupyter 中创建一个新的 Notebook 时，我们可以选择使用哪个内核来执行代码。
ipykernel 是一个兼容 Jupyter 的 Python 内核包，可以在 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 中使用多个不同的 Python 环境。当安装 ipykernel 后，可以在 Jupyter 中切换并选择 Conda 环境作为内核，这样就可以利用 Conda 管理的不同环境中的 Python 解释器来运行代码。这样，就可以方便地在不同的环境中运行和测试代码，而无需在每个环境中手动安装 Jupyter。
1.首先以管理员身份运行 Anaconda Prompt（或其他命令行终端），然后再次尝试安装 ipykernel。以管理员身份运行命令行会给予程序更高的权限，从而可以解决权限问题。
2.打开之后 查看我们的环境
3.在base环境下可以使用以下命令在特定环境中安装 ipykernel：
conda install ipykernel
这里表示安装成功
注意：这里需要在每个要使用的虚拟环境中安装 ipykernel，因为当你创建一个新的 Conda 环境时，该环境是相对独立的，包括自己的Python解释器和包。
4.将 Base 环境的 Python 内核注册到 Jupyter Notebook 中：
python -m ipykernel install --user --name base --display-name "Python (base)"
5.激活另外一个虚拟环境：
6.安装 ipykernel：
7.安装过程中输入y
安装成功！
8. 将 PyTorch 环境的 Python 内核注册到 Jupyter Notebook 中：
python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "PyTorch"
9. OK成功， 运行一下试试：
有两个内核可以选择，先用下base
10. 没问题 torch我没在这个环境安装所以不能用，其他都是anaconda自带的包，引入没问题
11.接下来用PyTorch：
OK， 成功！！
注： 不以管理员身份运行 Anaconda Prompt，按照上面操作下来的结果：收到了 "EnvironmentNotWritableError" 错误，这意味着当前用户没有对目标环境的写权限
配置环境对于小白来说很难，我本人配了三天才勉强可以运行，但是贵在坚持，求知的欲望和抱着解决问题的心态足以让你克服学习道路上的困难。同时不要忘记，gpt是你学习道路上的好帮手。
觉得写的不错的话最后，求点赞，评论，收藏。或者一键三连
