"conda_py37" 使用新生成的Notebook kernel。 在Files页面，选择新建的Notebook kernel。 安装新软件包。 查看pandas是否安装。如下表示 pandas未安装。 返回Terminal，切换到相应的环境“py37”，然后安装pandas。

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当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda env。 在Notebook的Termin

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confidence float 属性类别情感标签对应的置信度（备用，当前的置信度粒度较粗）。 aspect_term String 属性词，与对应的描述词至少出现其中之一，可能为null。 opinion_term String 描述词，与对应的属性词至少出现其中之一，可能为null。 tag

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启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，此时您可以使用预置框架 + 自定义镜像 的功能，即选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 完全自定义镜像： 用户遵循ModelArts镜像的规范要求

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使用说明 单击分析页面底部的“创建同款应用”或工作台中的“克隆”，即可实现秒级无边界克隆，即搭即用、边改边用，让团队效率超级加倍。 上述操作，只会拷贝目标应用的应用结构（表单、视图等），应用下的数据不会被同步。 创建同款应用 在填写别人的问卷时，感觉别人的问卷做的不错，可以一键套用/复制

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启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，此时您可以使用预置框架 + 自定义镜像的功能，即选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 完全自定义镜像： 用户遵循ModelArts镜像的规范要求

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package管理 conda list #查看当前环境下已安装的package conda list -n myenv #指定myenv环境下安装的package conda search numpy #查找名为numpy的package的所有信息 conda search numpy=1

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active environment, use # # $ conda deactivate 查看新创建的clone虚拟环境，如果出现新创建的虚拟环境的名称为空的情况，可以参考添加新创建到虚拟环境到conda env。 # shell conda env list # conda

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选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 图1 获取登录指令 此处生成的登录指令有效期为24小时，若需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。 登录指令末尾的 域名 为

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训练基础镜像详情（Horovod） 介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud

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训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/pytorch_1_8:train-pytorch_1

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训练基础镜像详情（TensorFlow） 介绍预置的TensorFlow镜像详情。 引擎版本：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip

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“RuntimeError: std::exception” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： pytorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突，具体可参看文档。 处理方法 按照issues中的说明，应该是环境中的库冲突了，因此在启动脚本最开始之前，添加如下代码。 import

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文件。 在新建的Notobook中，在代码输入栏输入如下命令。 !pip install xxx 在Terminal中安装 在Terminal里激活需要的anaconda python环境后再进行安装。 例如，通过terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。

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训练基础镜像详情（MPI） 介绍预置的mindspore_1.3.0镜像详情。 引擎版本：mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/min

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训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip list是否包含所需的包，查看容器直接调用的python是否是自己所需要的那个（如果容器镜像装了多个python，需要设置python路径的环境变量）。 测试训练启动脚本。 优先使用手工进行数据复制的工作并验证 一般在镜像里不包含训练所

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Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/lib/python3

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Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages

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Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/bin/python, python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/lib/python3

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，最怕半坡等红绿灯熄火。3、方向盘打死会有很大的异响，倒车最明显。4、踩油门很硬，而且踩下去很难走动，必须要用力大脚踩进去才把转速提上来。5、后备箱不能遥控开启。6、内饰接缝很是不整齐，而且用料很差。7、车内的音响设备太落后了，中控的cd机既然还不带usb播放功能。8、钥匙不好看

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Integer 该文本的分析结果标签，取值如下： 1：positive 0：negative confidence Float 标签label的置信度。小数点精确到（6）位。 请求示例 请求示例（分析汽车领域用户评论为“很不错的一款车，可以改变生活方式。”的情感） POST ht

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