使用Jupyter Notebook对接 MRS Spark Jupyter对接方案概述 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。

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如何在Notebook中安装外部库？ 在Jupyter Notebook中安装 例如，通过Jupyter Notebook在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例。 在Jupyter控制面板中，选择“New”（新建），然后选择“TensorFlow-1

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Notebook简介 EIHealth 平台集成了基于开源的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。Notebook使您无需关心分析软件包的安装、升级和维护等工作，只需聚焦于科研工作，从而加快科研进展。 关于Jupyter No

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获取，如下： Serve_from_sub_path设置为true 保存Notebook镜像。 进入Notebook控制台，单击“开发环境 > Notebook”，在Notebook实例列表里找到对应的实例，选择“更多 > 保存镜像”。 在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜

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-env 执行如下命令在my env里安装如下依赖包。 pip install jupyter pip install jupyter_core==5.3.0 pip install jupyter_client==8.2.0 pip install ipython==8.10

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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查看Notebook实例事件 在Notebook的整个生命周期，包括实例的创建、启动、停止、规格变更等关键操作以及实例的运行状态等在后台都有记录，用户可以在Notebook实例详情页中查看具体的事件，通过实例的事件，从而看到实例的运行或者异常等状态详情。在右侧可以手动刷新事件，也

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Jupyter可以安装插件吗？ Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布，一次性完成前后端插件的安装，安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行

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在Notebook中如何查看GPU使用情况 创建Notebook时，当您选择的类型为GPU时，查看GPU使用情况具体操作如下： 登录ModelArts管理控制台，选择“开发环境>Notebook”。 在Notebook列表中，单击目标Notebook“操作”列的“打开”，进入“Jupyter”开发页面。

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tensorflow-cpu matplotlib numpy 进入Notebook Editor 打开Jupyter Notebook（文件后缀名为“ipynb”），打开该文件后会出现一个Notebook Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts

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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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argmax(predictions_single[0])] 图2 查看预测结果 当前只对python3做了优化，python2下无法直接运行Jupyter Notebook。 CodeArts IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。

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浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截，导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因，是否有连接网络代理。 解决方法 关掉插件然后重新保存。 减少文件大小。 重新打开jupyter页面。 请检查网络。 父主题： 代码运行常见错误

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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作方式，但具有和Jupyter Notebooks一样的组件。 打开JupyterLab 选择状态为“运行中”的Notebook实例，单击“操作”列的“打开”访问Notebook。 单击右上角的“Open JupyterLab”，可直接打开此Notebook实例对应的JupyterLab页面。

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创建Notebook失败，查看事件显示JupyterProcessKilled 问题现象 创建Notebook失败，查看事件显示JupyterProcessKilled。 图1 查看事件 原因分析 出现此故障是因为Jupyter进程被清理掉了，一般情况Notebook会自动重启的

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clone的py文件变为ipynb文件 Notebook里面运行的实例，如果重启，数据集会丢失么？ Jupyter可以安装插件吗？ 是否支持在CodeLab中使用昇腾的卡进行训练？ 如何在CodeLab上安装依赖？ 父主题： Notebook

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返回平台操作界面，在Notebook列表中，选择已经创建的Notebook，单击“操作”列的“打开”，进入Notebook开发页面。 图1 Notebook开发页面 选择不同的AI引擎新建文件 打开Notebook实例后，进入Notebook开发页面，在“File”页签下，单击文件夹名称进入子级。

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外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例，进入到Launcher界面。 在“Notebook”区域下，选择“TensorFlow-1.8”，新建一个ipynb文件。

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com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-arm-ascend-cp37:5.0.1-c81-20220726 例如： 华北-北京四 swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/atelier/notebook2.0-mul-ker

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如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 问题现象 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。

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