查看算子 MLS提供了大量机器学习预置算子，方便用户直接使用。当预置算子不满足用户使用场景时，用户可以自行创建算子。 单击Jupyter Lab界面左侧导航条上的图标，可快速进入MLS资产管理界面，当前版本支持算子和算链两种资产。 在算子选项卡中，包含预置算子和自定义算子2类，如图1所示，除自定义算子外都是预置算子。

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当在Notebook中使用opencv.imshow后，会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式，

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程序包 Ubuntu 软件包 mindspore-gpu 1.7.0 ipykernel 6.7.0 ipython 7.34.0 jupyter-client 7.3.4 ma-cau 1.1.6 ma-cau-adapter 1.1.3 ma-cli 1.2.2 matplotlib

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安装完成后执行如下命令检查是否安装成功 python3 -V pip3 -V 安装jupyter notebook并启动，命令如下： pip3 install jupyter notebook jupyter notebook --allow-root Putty设置tunnel，远程连接notebook。

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--name=sfs-new-env rm -rf /home/ma-user/.local/share/jupyter/kernels/sfs-new-env/logo-* 说明：此处“.local/share/jupyter/kernels/sfs-new-env”为举例，请以用户实际的安装路径为准。 图1

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Ubuntu 软件包 torch 1.8.0 torchvision 0.9.0 ipykernel 6.7.0 ipython 7.34.0 jupyter-client 7.3.4 ma-cau 1.1.6 ma-cau-adapter 1.1.3 ma-cli 1.2.2 matplotlib

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le”页签下，单击文件夹名称进入子级。 您可以单击右上角“New”，然后选择AI引擎“Python 3”，创建一个用于编码的文件。 Jupyter Notebook页面不支持创建名称中带有特殊字符< > ' " ; \ ` = # $ %% ^ & ( )的文件或文件夹。 图2 选择AI引擎“Python

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JupyterLab简介及常用操作 JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 可以说，JupyterLab是开发者们下

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如何在Notebook中安装外部库？ ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。

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查看算链 MLS提供了部分预置算链，方便用户直接使用。当预置算链不满足用户使用场景时，用户可以自行编排创建算链。 单击Jupyter Lab界面左侧导航条上的图标，可快速进入MLS资产管理界面，当前版本支持算子和算链两种资产。 在算链页签中，包括预置算链和自定义算链两种，如图1所示。

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如何在CodeLab上安装依赖？ ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。 在“Noteb

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copy_parallel('obs://bucket-name/data', '/home/ma-user/work/data') 在Jupyter页面的“Files”页签下，单击“New”，打开“Terminal”。执行如下命令进入目标路径，确认源码已下载，即“data”文件是否存在。

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EIHealth 提供了个性化分析流程的搭建和管理操作。您可以将生物信息学软件封装为应用，并将其编排调度，形成自定义分析流程。 同时集成了基于开源的Jupyter Notebook，可为您提供在线的开发和调试工具，用于编写和调测模型训练代码。 图1 使用流程 服务声明 医疗智能体 服务声明，将为您

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04-x86_64-20221008154718-2b3e39c PyPI 程序包 Ubuntu 软件包 ipykernel 6.7.0 ipython 7.34.0 jupyter-client 7.3.4 ma-cau 1.1.3 ma-cau-adapter 1.1.3 ma-cli 1.1.5 matplotlib

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PyPI 程序包 Ubuntu 软件包 tensorflow 2.1.0 ipykernel 6.7.0 ipython 7.34.0 jupyter-client 7.3.4 ma-cau 1.1.6 ma-cau-adapter 1.1.3 ma-cli 1.2.2 matplotlib

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“运行中”后，单击操作列的“打开”。 您可以直接使用该Notebook，编写和调测模型，进行开发工作。关于Jupyter Notebook的详细操作指导，请参见Jupyter Notebook使用文档。 图2 Notebook 父主题： 开发环境（Notebook）

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ain_labels[i]]) plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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代码执行完成后，参考图3打开Terminal后执行ls /home/ma-user/work命令查看下载到Notebook中的文件。或者在Jupyter左侧导航中显示下载的文件，如果没有显示，请刷新后查看，如图4所示。 图3 打开Terminal 图4 查看下载到Notebook中的文件

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JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。JupyterLab具有和Jupyter Note

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的学习行为和结果数据统计分析，帮助教师和学生及时了解当前学情。 在线实验系统支持多种交互实验方式，例如WebIDE形式、命令行形式、Jupyter Notebook形式，以及完整桌面操作系统形式。可以有效地支持系统管理、编程开发、大数据、人工智能等多种类型的实验。部分实验实现了结果的自动验证和评分，降低了教师的负担。

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PATH=/home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin:$PATH # section4: settings of Jupyter Notebook for pytorch env RUN source /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/activate

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