Официальный сайт TRX в России

 

По мнению самых авторитетных организаций фитнес-индустрии TRX входит в число самых ярких тенденций этого года. И с этим согласятся сотни тысяч профессионалов и любителей по всему миру, которые уже стали фанатами функциональных тренировок с TRX.

Тренировки с использованием веса собственного тела TRX Suspension Training — одна из новейших тенденций фитнес-индустрии, о которой всего пару лет назад никто даже не слышал. Сегодня это не просто одна из модных новинок. Многие фитнес-клубы уже не мыслят своего расписания без групповых и индивидуальных тренировок на тренажере TRX в разнообразных форматах и с всевозможными целями.

Благодаря уникальному функционалу Suspension (подвесных) тренировок на петлях TRX каждый может не только улучшить свою физическую форму, но и открыть новые возможности своего тела. Функциональный тренажер TRX – идеальное решение для тех, кто предпочитает заниматься фитнесом самостоятельно где угодно: у себя дома, на спортплощадке или на природе, в отеле во время командировки или отпуска.

Тренировочные петли TRX были разработаны американскими «котиками» — спецназом морской пехоты США и после нескольких этапов усовершенствований были представлены мировому фитнес-сообществу. Компактный и эффективный, TRX тренажер с самого начала был великолепно принят и любителями фитнеса и спортивными профессионалами элитарного уровня. Сегодня петли TRX используются ВСЕМИ командами NHL, NFL, NBA и во многих других видах спорта, а также лежат в рюкзаке каждого четвертого солдата США во время выполнения операций за пределами страны.

 

Упражнения на TRX лежат в основе программы TRX Suspension Training – эффективной методики функционального тренинга с использованием собственного веса для проработки мышц всего тела. Занятия на тренажере TRX подходят для людей с любым уровнем физической подготовки и эффективно способствуют развитию силы, выносливости, гибкости и равновесия.

Правильная регулировка ремней (инструкции к применению в комплекте) позволит вам заниматься с нужным уровнем нагрузки (от 5 до 100% своего веса), которая корректируется разным коэффициентом стабилизации и позволяет получать любую желаемую интенсивность тренировки, подходящую как новичкам, так и людям в идеальной спортивной форме.

Петли для функционального тренинга способствуют развитию всех мышц, объединяя в единое целое стабильность, подвижность, силу и гибкость – то, что нужно нам всем в повседневной жизни. Основной аспект этих тренировок – упор на гармоничное и эффективное развитие мышц-стабилизаторов (кор, core). Тренировка с собственным весом исключает осевую нагрузку на позвоночник, именно поэтому тренажер TRX станет незаменимым и для подростков.

Многие фитнес-клубы стремятся активно применять функциональные петли TRX в работе со своими клиентами в рамках функциональных тренировок, в пилатесе и реабилитационных программах. Особую популярность в последнее время приобрело outdoor-направление.

Организация зоны функционального тренинга не требует дорогостоящих перепланировок.

Крепеж оборудования может осуществляться:
— на турник
— на крюки для боксерских мешков
— на любой столб
— на ветку дерева
— на любую дверь (при помощи специального анкера)

 

Благодаря малому весу (менее 1 кг) и компактности тренажера, TRX всегда можно взять с собой, чтобы не прерывать график тренировок во время командировки или отпуска.

Многие звезды спорта, кино и шоу-бизнеса считают петли TRX незаменимым оборудованием для своих регулярных тренировок. Функциональные петли также широко используются профессиональными спортсменами с целью повышения результативности своих тренировок в таких видах спорта как бокс, тяжелая атлетика, боевые искусства, хоккей, гольф, теннис и многих других. ФК Ливерпуль признает, что именно использование TRX позволило им добиться небывало низкого уровня травмируемости футболистов.
Тренажер TRX Suspension Professional Trainer состоит из нейлоновых ремней, создающих сопротивление с помощью двух источников: веса вашего тела и силы гравитации. Для начала занятий вам нужно просто зафиксировать ремни TRX на каком-либо приспособлении, находящемся над землей (например, на перекладине, двери, ветке дерева). Упражнения с TRX позволят вам по-новому взглянуть на возможности своего организма и изменят ваш взгляд на привычные функциональные тренировки. Любой компонент оригинального функционального тренажера TRX гарантированно выдерживает нагрузку до 160 кг. Обратите внимание, что подделки не рассчитаны на использование с такими нагрузками и тренировки на них опасны! Подробнее об отличиях оригинальных тренировочных петель TRX и подделок.

Преимущества TRX

По сравнению с громоздкими и дорогостоящими кардио- и силовыми тренажерами, TRX обеспечивает большую функциональность и надежность при существенной денежной экономии. Для установки петель вам понадобится не более минуты. Организовать полноценную и эффективную тренировку вы можете как в спортивном зале, так и у себя дома и даже в отпуске / командировке!

Тысячи людей по всему миру уже смогли оценить высочайшую эффективность тренировок с функциональными петлями TRX.

В чем же преимущество тренировочных петель TRX?

 

Система тренировок TRX

 

Петли TRX – это не просто многофункциональный тренажер, это – полноценная тренировочная система, разработанная американскими морскими пехотинцами специально для вас.

Преимущества функциональных тренировок с TRX

Высокая эффективность любых типов тренировок: кардио и силовых, групповых и индивидуальных, на мышцы-стабилизаторы и растягивания, специализированных для разнообразных видов спорта и так далее.
В любом упражнении тренируются мышцы-стабилизаторы и используется все тело, что делает такие тренировки по-настоящему функциональными

Свобода тренировок с использованием любых направлений – исключаются ограничения стандартных силовых тренировок, в которых как правило доминирует сагиттальная плоскость.

Детальная инструкция по использованию функциональных петель TRX и советы профессионалов помогут вам добиться успеха, адаптируя тренировочный процесс под ваш индивидуальный уровень подготовки. Усовершенствовать ваши занятия помогут видеокурсы на DVD.

Подвесная Тренировочная Петля Для Кросс Тренинга с сумочкой ( Петли TRX)

Создали эти тренировочные петли для укрепления мышечного корпуса всего тела благодаря комплексу из более, чем 50 упражнений
Полноценная и доступная всем тренировка, при которой усилие зависит от наклона корпуса.

Легкий и компактный тренажер помещается в чехол, что облегчает его перевозку.

2 простых способа крепления: на двери и с помощью ремня.

 

Размеры

В разложенном виде: Длина: от 60 см до 170 см Ширина ручек: 13,5 см Диаметр ручек: 3,2 см Упаковка: Длина: 17 см Ширина: 10 см Высота: 13 см

ВЕС

Товар: 1 кг В упаковке: 1,2 кг

Для Вашей безопасности при креплении на ремне

Тренируйтесь повсюду: благодаря ремню, с помощью которого петли можно закрепить на перекладине, воротах, качелях, дереве и т.д. Важно следовать нашим инструкциям по фиксации петель и всегда проверять, защелкнут ли карабин (см., как нужно/ не нужно делать).

Для Вашей безопасности в случае крепления на дверь

При использовании крепления на дверь рекомендуем расположить желто–черную ленту безопасности так, чтобы ее было заметно при движении в сторону комнаты. Надежный дверной проем и закрытая дверь сделают Вашу тренировку более безопасной. Чтобы не повредить дверь, всегда занимайтесь с противоположной креплениям стороны (см., как нужно/ не нужно делать).

Бесплатное видео с упражнениями поможет разнообразить работу с тренажером.

Domyos.com В сотрудничестве с нашим фитнес–центром Domyos Club мы разработали комплекс максимально эффективных упражнений с использованием данного изделия.

В наборе

В наборе: – 1 тренировочная петля Domyos, крепится к двери или перекладине/воротам/дереву. – 1 инструкция с 15 базовыми упражнениями. – 1 транспортировочная сетка.

Проверено

Тренировочные петли Domyos были разработаны, испытаны и одобрены профессиональными фитнес–тренерами из DOMYOS.

Состав

Основной материал : 100.0% Полиамид Пряжка : 100.0% Цам Ручка : 75.0% Полипропилен, Ручка : 25.0% Стирол Этилен-Бутадиен-Стирол (Себс)

Резиновая петля (лента, эспандер) фиолетовая 12

Повышение (или снижение) интенсивности выполняемых упражнений. Развивайте силу, а не выносливость! Если вы, например, в отжиманиях на брусьях дошли до 20 и более повторений, то выполнение таких многоповторных подходов не сделает вас сильнее и мощнее. Выносливее — да, но не сильнее. Выход? Подвесить на пояс парочку блинов от штанги ИЛИ добавить ту же нагрузку, взяв резиновую ленту с подходящим сопротивлением. Так вы сократите количество повторов до 5 — 8 раз, а когда сможете сделать больше — возмете ленту пожестче (или сразу две). Симметрично, с помощью резиновых петель, вы также можете и упростить выполнение упражнения. Зачем? Ну, например, у вас проблемы с подтягиваниями. Или вы хотите освоить какой-нибудь эффектный силовой трюк вроде выхода на две или подтягиваний на одной руке. Резиновые ленты будут «вашими мышцами» на начальном этапе, пока вы не окрепнете настолько, что сможете выполнять упражнение без помощи. Если планируете помогать себе резиновыми петлями при выполнении подтягиваний — выбирайте петли в соответствии с этим рисунком (цвет прямоугольника соответствует цвету петли).

Приседания, жим лежа, становая тяга. При умелом использовании резиновые петли помогут вашим мышцам работать более интенсивно в каждом повторении и достичь новых высот в базовых упражнениях, например, «победить» ваши мертвые точки. Каким образом? Существует два способа крепления петель к снаряду, причем в каждом случае они работают по-разному. Первый способ: петли наматываются на гриф, а точка крепления находится наверху (например, на силовой раме). При этом резина максимально растянута в нижней точке траектории (например, когда штанга лежит на груди при выполнении жима лежа) и помогает вам «выстрелить» из этого положения. Таким образом, вы можете работать с весами, бОльшими вашего персонального максимума, т.е. резина будет действовать как слингшот (slingshot), щадя ваши мышцы в начале движения и приучая ваши суставы, связки и голову работать с весами, до которых вы еще не доросли, но вот-вот дорастете. Второй способ: петли также затягиваются на грифе, но точка крепления при этом находится внизу. В нижней точке траектории резина почти не растянута, но по мере движения снаряда вверх, сопротивление постепенно усиливается, достигая максимума в верхней точке. Вот на этом способе работы с резиновыми петлями стоит остановиться подробнее. Дело в том, что присед, жим и тяга относятся к так называемым упражнениям с возрастающей силовой кривой. Силовая кривая – это математическая модель, показывающая отношение развиваемой силы к весу снаряда в различных точках траектории. Чем меньше это соотношение, тем больше усилие, которое надо прикладывать, чтобы двигать снаряд. Это соотношение зависит от углов в суставах, участвующих в движении и чем более выгодное положение с точки зрения биомеханики они занимают, тем легче выполнять движение. Соответственно, выполняя присед, жим и тягу, атлет испытывает наибольшую нагрузку в самом начале движения и чем дальше, тем больше раскрываются суставы, тем легче ему становится двигать штангу. Значит, перечисленные упражнения заставляют мышцы работать максимально интенсивно в нижней части траектории, а затем стресс идет на спад, т.е. вы «не дорабатываете» всякий раз, когда поднимаете штангу (например, недогружаете трицепс и дельты на жиме лежа, т.е. их развитие тормозится более легким весом снаряда, который вы можете сорвать с груди, по сравнению с тем весом, который вы можете «дожать» наверху). Однако, вы можете использовать каждое повторение в каждом подходе максимально эффективно. Видео с тренировки Алексея Никулина. Вариант крепления резиновых петель на жиме лежа. Если вы хотите, чтобы ваши мышцы работали на протяжении всей амплитуды движения и тренироваться максимально интенсивно, то необходимо каким-то образом увеличить вес снаряда в верхней части траектории. Достичь этого можно с помощью цепей или резиновых петель. Схожего эффекта можно достичь, например, используя бруски для дожимов с сверхмаксимальными весами в жиме лежа. Но при этом вы искусственно ограничиваете траекторию, нарушая нейро-мышечный паттерн движения, а с петлями работаете естественно в полной амплитуде. Кроме того, резина учит ваше тело проходить мертвые точки. Ближе к середине движения (где как раз и возникают мертвые точки) петля уже сильно растянута и, чтобы преодолеть внезапно возникшее сопротивление, вам придется подключать дополнительные мышечные волокна. Так вы тренируете, прежде всего, свою нервную систему, которая в другой раз (уже без петель) будет знать, как подключать дополнительные двигательные единицы в нужный момент. Видео с тренировки Алексея Никулина. Вариант крепления резиновых петель на становой тяге. Какие сливки от использования резиновых петель в тренировках могут снять экипировочники? Резиновые ленты позволяют смоделировать именно такой паттерн нагрузки, которые испытывает тело спортсмена при использовании экипы. Экипа «выстреливает»  снизу (примерно до мертвой точки), затем нагрузка резко возрастает, и вам уже приходится изо всех сил бороться с весом самостоятельно. Вот здесь и понадобится навык, наработанный нервной системой при работе с резиной. В безэкипировочном тренинге польза от петель тоже есть. Согласно силовой кривой в самой нижней растянутой позиции мышцы не могут проявлять силу, поэтому линейное увеличение веса штанги в течение нескольких тренировок подряд приведет к недовосстановлению грудных и дельт, на которые и ляжет нагрузка. Вот здесь и приходят на помощь петли! Не повышая нагрузку на мышцы в нижней части траектории, с применением петель мы сможем провести тяжёлую тренировку, тем самым зададим стресс для ЦНС и разнообразим тренировочный план.

Резиновая петля для подтягивания Hvat Черная (32-77 кг)

ОПИСАНИЕ

Черная резиновая петля является самой прочной и самой жесткой с точки зрения натяжения. Кроме того, ширина самой ленты гораздо больше моделей с низким сопротивлением. В любительском и профессиональном спорте черные петли используются для решения узкоспециализированных задач, таких как обучение правильной технике, наработка мощности мышечных сокращений и выполнение нестандартных упражнений для основных групп мышц. На данный момент можно с уверенностью сказать, что черные ленты активно применяются в бодибилдинге, фитнесе и единоборствах. Именно эта тройка спортивных дисциплин требует от атлета со стажем покупки такого многофункционального тренажера-аксессуара.

Характеристики:
• Большая ширина петли – 83 мм;
• Самый высокий показатель сопротивления: от 32 до 77 кг;
• Большая многофункциональность и возможность применения в тренингах любого формата;
• Подходит как малоопытным атлетам, так и спортсменам со стажем;
• Невероятная долговечность активного коэффициента натяжения петли, равно как и ее структуры;
• Обладает специализированным покрытием, блокирующим натирания, ссадины или же аллергические реакции.

Для чего нужны черные петли?

Первоначально такие тренажеры-аксессуары создавались лишь с одной целью – дополнение нагрузки в различных силовых упражнениях, однако теперь петли используются совершенно по-разному. Черные резиновые ленты могут служить отличной заменой классическим отягощениям. Они не совсем подходят для утяжеления штанг или гантелей, так как итоговое сопротивление слишком велико, особенно для новичков. Применение ленты данным способом присуще только профессиональным спортсменам. Другие же приобретают их для следующих целей:
• Возможность выполнять уникальные по биомеханике упражнения;
• Тренировки взрывной силы мышечных волокон;
• Замена классических отягощений и обучение правильной технике.

Черные резиновые петли наиболее оптимально подходят именно для решения трех вышеперечисленных задач. Этим фактом обусловлен большой спрос на резиновые петли данного цвета.

Упражнения с черными петлями

Существует определенная группа упражнений, которая используется в единоборствах, кроссфите и других функциональных видах тренинга. Основная задача таких движений – тренировка соответствующей силы мышечных волокон. Также они нарабатывают способности ЦНС и мотонейронов. Мускулатура учится работать согласованно с нейромышечными импульсами, мышцами-стабилизаторами и суставно-связочным аппаратом. Все это необходимо как единоборцам, так и обыкновенным бодибилдерам.

Основные упражнения такой группы: забеги вперед и различные рывковые движения с петлями в руках. Первое движение обладает довольно простой биомеханикой. Увы, повторить его с обыкновенными отягощениями практически невозможно. Закрепив ленту на прочной опоре, атлет опоясывает ей себя. По команде тренера он делает мощный рывок вперед, стараясь как можно сильнее растянуть ленту и преодолеть наибольшее расстояние за 1-2 шага. Таким образом, спортсмен тренирует общую иннервацию мышц, нагружая максимальное количество волокон за единицу времени. При этом высоту крепления петель можно менять и тем самым по-разному акцентировать рабочую нагрузку.

Для выполнения данного движения нужна прочная и широкая петля. На эту роль подходит только модель черного цвета. Стоит отметить, что некоторые спортсмены экономят на ее покупке и совмещают вместе ленты со слабым сопротивлением, дабы общий коэффициент натяжения соответствовал черной ленте. Увы, в забегах вперед такой эконом-способ не принесет пользы. Каждая петля обладает разным натяжением, вследствие чего в момент рывка вашим движениям сопротивляется не сразу несколько петель, а всего лишь несколько из них. Остальные подключаются либо позже, либо раньше. Общий КПД такого движения будет равен нулю. Вот почему профессиональные тренера приобретают для данных тренировок только черные резиновые петли.

Отдельного внимания заслуживают рывки для отработки мышц стабилизаторов и ротаторных манжет плеча. Любой профессиональный единоборец выступающий в смешанном стиле, в дзюдо, борьбе или других сферах, в обязательном порядке использует такие упражнения. Они прекрасно развивают дельтовидные мышцы, плечевую сумку, сустав и манжету плеча. Многие профессиональные бодибилдеры переняли этот практический опыт из подготовки единоборцев.

Сейчас данные упражнения применяются повсеместно в любом функциональном тренинге. Женщины используют для этой цели слабые по натяжению ленты и в некоторых случаях специальные рукояти для удобного хвата. Мужчины-атлеты практикуют такие движения только с черными или синими петлями. Кроме того, отсутствие рукоятей позволяет полноценно нагрузить предплечья и создать более естественную траекторию движения. Общая биомеханика становится намного продуктивнее.

Аналогичным образом может тренироваться сила удара, его скорость и общая постановка техники нанесения джебов, хуков и даже свингов. Черная резиновая петля идеально подходит для такой задачи. Разумеется, для мужчин.

Тренировки взрывной силы с черными петлями

Скорость включения в работу мышечных волокон напрямую зависит от тренированности вашей ЦНС и общего количества мускулатуры. Чем больше мышечных клеток вы имеете, тем сложнее активировать их большую часть за единицу времени, однако физиология человека позволяет натренировать данный показатель. Результатом таких тренингов будет повышение возможного силового потенциала, хорошая мышечная иннервация и стабильная работа ЦНС.

Тренировать взрывную силу довольно просто. Учебники по физиологии довольно обширно освящают данный процесс. Главное правило: необходимо создать наибольшую возможную нагрузку на мышечные волокна буквально с первых секунд движения, и при этом постараться выполнить движение как можно быстрее. Рассмотрим в качестве примера излюбленный жим лежа со штангой. С классическим снарядом обзавестись взрывной силой будет довольно трудно, так как, повесив огромное количество блинов на гриф, вы изрядно нагрузите суставы и связки. Органы Гольджи незамедлительно снизят нейромышечную активность, и подход упражнения станет бессмысленным с точки зрения наработки нужной нам характеристики.

Необходимо создать условия, при которых в стартовой позиции львиная доля мышц, будет неактивна, равно как и суставно-связочный аппарат. Взяв в руки тяжелую штангу, данное условие моментально нарушается. К счастью, существуют черные ленты с большим показателем сопротивления. Закрепив ленты на относительно легком грифе, вы можете запросто решить такую проблему. В стартовом положении резиновые петли практически не растянуты, так как закреплены на полу или снизу на скамье. Легкая штанга не оказывает излишнего давления на мышцы и суставы.

Это позволяет выполнять резкие взрывные повторения, которые тренируют соответствующую функцию мышечных клеток. Как только вы начинаете прикладывать усилия, лента растягивается и появляется колоссальное натяжение, особенно в случае, когда вы предварительно закрепили по одной черной ленте на обоих концах грифа. Таким образом соблюдаются все правила физиологии. Тренировка взрывной силы происходит максимально продуктивно. Стоит отметить, что без применения резиновых петель единственным возможным способом тренировать такую характеристику были обыкновенные тренажеры. В них стартовая позиция так же подразумевала низкую мышечную активность. Однако с точки зрения биомеханики тренажеры заметно проигрывают петлям, так как обладают фиксированной траекторией, вследствие чего мышцы-стабилизаторы попросту выключаются из работы, а это колоссально снижает эффективность упражнения в контексте данной цели.

Замена классических отягощений

Профессиональные тренера используют черную или синюю петлю для обучения основам техники выполнения важных базовых упражнений, например приседаний со штангой. Отсутствие штанги и прямой вектор нагрузки позволяет анализировать каждый сегмент рабочей траектории. Как только спортсмен нарушает технику, сопротивление либо колоссально снижается, либо исчезает полностью. Именно такой мониторинг нагрузки позволяет определить наиболее подходящую индивидуальную технику выполнения для спортсменов. Каждый атлет одарен разными по длине конечностями и местами крепления мышц с суставами. Именно поэтому техника одного упражнения может разительно отличаться даже у двух атлетов.

Чтобы найти нужный вариант профессиональные тренеры первоначально обучают своих учеников с помощью лент. Для этой цели подходят синие и черные модели, в зависимости от стажа тренинга и общей массы тела человека. Опытным спортсменам или людям с большим весом подойдут только черные ленты.

Регулярные тренинги данного формата позволяют довольно быстро обзавестись идеальной техникой выполнения основных базовых движений. Наиболее часто это проявляется в приседаниях со штангой. В данном движении индивидуальные данные атлета играют ключевую роль, и от них зависит расстановка ног, наклон торса, глубина приседа и многое другое. Черные резиновые петли помогут найти наиболее оптимальную рабочую траекторию без потери нагрузки.

Особенности черных петель

Главная особенность заключается в большом коэффициенте сопротивления. На данный момент это самый высокий показатель среди всего рынка аналогичных тренажеров-аксессуаров. Уникальная технология изготовления на основе поэтапного наложения латекса позволяет создавать по-настоящему качественные ленты, которые не теряют исходного сопротивления даже после длительного и активного применения. Долговечность таких петель не вызывает сомнений, и тысячи положительных отзывов по всему миру являются ярким подтверждением этих слов.

Спорт — горные велосипеды, роликовые коньки, скейтборды, горные лыжи, сноуборды, одежда для горных лыж и сноуборда…

вид спортаБегВелосипедыЙогаКоньки ледовыеКоньки роликовыеЛыжи беговыеЛыжи горныеСамокатыСёрфингСкейтбордыСноубордыТуризм

категорияснаряжениеодеждаобувьоптиказащитааксессуарызапчастиинструменты

адаптер для заправки картриджаадаптерыадаптеры для крепления чехлаадаптеры для накачки колесаамортизаторы задние для велосипедааптечкибагажники автобагажники для велосипедабазыбалаклавыбаллоны газовые туристическиебаллоны для накачки колесабанданыбанданы многофункциональныебатареи аккумуляторныеблины вратаряблоки для йогиболты комплектботинки внутренниеботинки для беговых лыжботинки для горных лыжботинки для сноубордаботинки зимниеботинки с кошкамиботинки треккинговыебрюкибрюки короткиебрюки легкиебрюки спортивныебрюки термобельебрюки утепленныеварежкиварежки с подогревомвёдра складныевелосипеды BMXвелосипеды беговелывелосипеды горныевелосипеды горные с электроприводомвелосипеды круизерывелосипеды прогулочныевелосипеды прогулочные с электроприводомвелосипеды складныевелосипеды складные с электроприводомвелосипеды шоссейныеверевки динамическиеверевки статическиевёсла для сапсерфингавизоры для шлемавизоры игрокавилкивилки для велосипедавинтывинты комплектвкладыши для спального мешкавтулки для велосипедавтулки комплектвыжимки для цепивыносы рулягамакигамашигерметики для колёсгермоупаковкигетрыгидраторыгиророторыгорелки туристическиегребёнкидатчики для велокомпьютерадатчики сердцебиениядатчики скорости педалированиядержателидержатели для велокомпьютеровдержатели для велосипедовдержатели для флягидержатели для щеткидержатели переключателядержатели ручки переключателядержатели тормозовдетали для крепленийдиски для балансадиски для крепленийдиски тормозные для велосипедадоски тренировочная для скалолазаниядоски тренировочныедоски тренировочные для скалолазаниядуги комплект ремонтныйдуши походныеемкости для водыжилетыжилеты защитныежилеты с подогревомжилеты спасательныезаглушки рулязажимы для верёвкизажимы для самокатовзакладки альпинистскиезаклепкизамкизамки для велосипедазамки для цепизатяжки для коньковзацепки комплектзацепки подвесныезащита голенизащита голеностопазащита грудизащита для втулкизащита дна палаткизащита звездызащита коленазащита колена и голенизащита комплектзащита локтязащита на запястьезащита на палкизащита перазащита плечзащита подбородказащита предплечьязащита рамы комплектзащита спинызащита шатуназащита шеизвезды для велосипедазвонкиинструменты комплекткабели для велокомпьютеровкамеры для велосипедакамни абразивныекамусы для лыжкамусы для сплитбордовканторезыкарабины альпинистскиекаретки для велосипедакарманы дополнительные для палаткикартриджи комплект для заправкикартриджи многоразовыекассетыкассеты для велосипедакастрюликедыкепкиклинья для фиксации ремешкаклипсыключиключи комплектключи комплект для велосипедаклюшки хоккейныековрики для йогиковрики комплект ремонтныйковрики надувныековрики туристическиекозырек для шлемакозырьки для шлемаколёса велосипедныеколёса велосипедные комплектколёса для лонгборда комплектколёса для лыжероллеровколёса для роликовых коньков комплектколёса для самоката комплектколёса для самокатовколёса для скейтборда комплектколодки тормозные дисковые велосипедныеколодки тормозные ободныеколонки рулевые велосипедаколышкикольца для палоккольца для пилатесакольца проставочныекомплект ремонтныйкомплекты для йогикомплекты для накачки колесакомплекты для пилатесакомплекты для сплитбордовкомплекты мячиков для терапии руккомплекты ремонтныекомплекты трансмиссии для велосипедакомплекты тросиков и рубашек тормозакомпьютеры для велосипедаконьки мягкиеконьки роликовыеконьки фигурныеконьки хоккейныекорзины для велосипедакосметика велосипедная комплекткостюмыкостюмы гоночныекостюмы для плаваниякостюмы спортивныекофтыкофты термобельекофты флисовыекошелькикошки ледовыекрепежи для плавниковкрепления для беговых лыжкрепления для горных лыжкрепления для сноубордакрепления для сплитбордакрепления для сплитбордовкрепления для шлема на рюкзаккрепления для экшн-камерыкровати надувныекроссовкикружкикрылья велосипедныекрылья велосипедные комплекткрылья комплекткрышки для кассетыкрышки для рулевой колонкикупальники пляжныекурткикуртки ветрозащитныекуртки защитныекуртки легкиекуртки пуховыекуртки с подогревомкуртки утепленныелампа туристическаялапки для палоклеггинсыледобуры альпинистскиеледорубы альпинистскиелезвие для коньковлезвия для коньковленты для клюшекленты ободныелесенкилинзы для очков маскалинзы для солнечных очковлипучкилишиложкилонгбордылонгборды минилопаты лавинныелыжи беговыелыжи беговые комплектлыжи горныелыжи горные комплектмагнезия для скалолазаниямагниты для велокомпьютерамази лыжныемайкимаскимаски ветрозащитныемасла для амортизаторовмасла для вилокмасла для тормозных системмебель кемпинговая комплектмешки для магнезиимешки компрессионныемешки спальныемешки универсальныемискимолотки скальныемонтажкимонтажки комплектмячи для балансанакидки от дождянакладки для скольжениянакладки защитные для шлеманакладки сменные для подошвынаконечники для палокнаконечники рубашки переключателянаконечники рубашки тормозанаконечники тросика переключателянаконечники тросика тормозанапильникинарукавникинасосынасосы для велосипеданатяжители цепиниппелиноскиноски с подогревомобмотки руляобода для велосипедаоселки для коньковосиоси для втулкиоси комплектотверткиоттяжки альпинистскиеоттяжки для палаткиочистителиочистители для велосипедаочистители для цепиочки маскиочки солнцезащитныепалатки туристическиепалки для беговых лыжпалки для горных лыжпалки для лыжероллеровпалки для скандинавской ходьбыпалки треккинговыепегипедали для велосипедапереключатели скоростей велосипедаперчаткиперчатки велосипедныеперчатки для беговых лыжперчатки с подогревомперчатки хоккейныепетли страховочныеплавкиплавникипластыриплатформы для крепленийплатьяплиты газовые туристическиеповязки на лобподножки для велосипедаподушки туристическиеподшипники комплектпокрышки для велосипедаполиролиполотенцаполотенца для коврикапосуда для туризма комплектприборы столовые для туризма комплектпропитки водоотталкивающиепропитки дезодорантыпропитки комплектпрофили для беговых лыжпружины заднего амортизаторапряжкиразвескирамы велосипедныерамы для роликовых коньковрастиркарастиркиремешкиремешки для гамашремешки для ковриковремешки для ледового инструментаремешки для палокремниремни для креплениярепшнурырога на рульроликироллы для терапии мышцроллы для терапии стопрубашкирубашки переключателярубашки с коротким рукавомрубашки тормозарули для велосипедаручки дистанционного управленияручки для палокручки переключателяручки руляручки тормозарюкзакирюкзаки для роликовых коньковрюкзаки лавинныесалфетки для очковсамокатысандалиисанки ледянкисвязки для беговых лыжседла для велосипедасетка для крепления багажасетки для лампсетки москитныесиденья для перевозки детейсиденья надувныесиденья пенныесистемы страховочныесистемы шнуровкискакалкискейтбордыскребкисланцысмазки для цепи велосипедасмазки консистентныесмывкисноубордыспицы для велосипедасплитбордыспреи против запотеваниястаканыстаканы хоккейныестекла для лампСтелькистельки с подогревомстенды для сборки велосипедастойки для тентастолы туристическиестропы универсальныестулья туристическиестяжки эксцентриковыестяжки эксцентриковые комплектсумкисумки для аптечкисумки для ботиноксумки для веревкисумки для коньковсумки на багажниксумки на пояссумки на рамусумки на рульсумки подседельныесумки хоккейныетенты туристическиетермобелье комплекттермосытопытормоза дисковые для велосипедатормоза для коньковтормоза для крепленийтормоза ободныетрещоткатрещоткитросики гиророторатросики переключателятросики тормозатрубкитрусы термобельетрусы хоккейныетуфли велосипедныетуфли скальныеудлинители ремня для очковуплотнители для визораупоры для ледового инструментаупоры резиновые для крепленияуспокоители цепиустройства для чистки цепиустройства зарядныеустройства переговорные комплектустройства страховочныеутюгиутяжелители для рукфиксаторы для карабиновфиксаторы для колецфиксаторы для палокфляги питьевыефонарифонари для велосипедафонари туристическиефутболкифутболки с воротникомфутболки с длинным рукавомфутболки термобельехомуты подседельныецепи для велосипедачайникичехлы для беговых лыжчехлы для велосипедачехлы для горных лыжчехлы для коврикачехлы для лыжероллеровчехлы для очковчехлы для рюкзакачехлы для сноубордачехлы для телефоначехлы для шлемачехлы на ботинкичехлы на велотуфличехлы на лезвия коньковшайбышайбы хоккейныешапкишапки для плаванияшарфышатунышатуны комплектшезлонгишипы для обувишипы для обувных насадокшипы для педалей комплектшкуркишлемышлемы велосипедныешлемы для катания на роликовых конькахшлемы хоккейныешнур для дугшнуркишнурки для коньковшнурки для очковшнурок для очковшортышорты велосипедныешорты защитныештыри подседельныещеткищетки комплектыщиткищупы лавинныеэкраны ветрозащитныеэкшн-камерыэлементы питанияэспандерыюбкиякоря

30 seven360 DegreesActive LeisureAdidasAlexrimsAll TerraAlpinaAreaArisunAsicsATIAtomicAvidAxiomBakodaBataleonBauerBickertonBionBlackspireBladerunnerBlizzardBluesportBorealBraveBrikoBrooksBuddy ChatBuffBulaBulletBurtonCane CreekCannondaleCarreraCCMChanexChargeChilliChinookCicloCleaveClimb XClimbing TechnologyCloudveilCodebaCombatCorratecCouloirCraghoppersCrankBrothersCrowCSTCycledesignD2bDalbelloDCDia-CompeDiamondDiatechDRDrakeDT SwissDuffsDynastarE ThirteenEagleEasternEastonEclatEclipticEdeaEiderEmmegiEndeavorEnduraEskaEurotrailEVFExelFabricFerlandFirst StrideFischerFive TenFlashFOXFOX ShoxFreetimeFSAFunnFunscooFuseGaiamGarmontGlobeGonsoGordiniGoSystemGroovstarGTHADHayesHeadHell is for HeroesHuckeHugerIcebreakerIndependentIndianaInnesIo BioIzjevskie KovrikiJamisJoytechK2KarrimorKEDKefasKendaKermaKidneykarenKMCKoreL1LafumaLangeLazerLekiLelumiaLevelLicornLineLobsterLolёLookLooplineLowaMaceMach 1MadridMammutMangoManitouMankindMarkerMarzocchiMavicMDCMedalistMerinopowerMetoliusMetropolisMichelinMicroSHIFTMilletMKMongooseMons RoyaleMotorexMRPNecoNHSNikeNirveNitroNomisNorcoNordicaNorthcapeNorthwaveO-SynceObermeyerOktosONE IndustriesOne WayOntarioOptiwaxOrageOsirisOutleapPallasPillarPOCPowderhornPranaPremiumPrinceton TecPro FeetPro WheelPromaxPure FixQloomRace FaceRadioRaidenRebel KidzReebokRegattaReverseRexRichmanRideRiedellRisportRockRockShoxRodeRoecklRollerbladeRome SDSRossignolRottefellaRPMRSTRustySalomonSaltSamoxSauconySaxifragaSchoeffelSchwalbeScreamerSDGSea to SummitShimanoSinnerSixSixOneSkullcandySlegarSlideSmithSnoliSombrioSpeed StuffSportalmSPRISpringyardSpyderSR SuntourSramStarStencilStormSun ValleySunRaceSunringleSuper. NaturalSupraSwitchbackSwixTakeyaTechnineTektroTempestaTevaThawTiogaTokoTorspoTrailsideTravelSafeTrekkoTrial-SportTruvativTSGTurtle FurTwentyTyroliaUbikeUFOUSD ProVansVettaVokulVPWall ActiveWarriorWASPcamWellgoWestbeachWeThePeopleWoodmanWTBX-FusionXposureYokoZeropointZippZootZycle FixZZYZX

20212020/202120202019/202020192018/201920182017/201820172016/201720162015/201620152014/201520142013/201420132012/201320122011/201220112010/201120102009/201020092008/200920082007/200820072006/200720062005/200620052004/200520042003/200420032002/200320022001/200220012000/200120001999/20001999

На Кубани за сутки выявили 96 новых случаев коронавируса – Коммерсантъ Краснодар

За минувшие сутки в Краснодарском крае было зарегистрировано 96 новых случаев заболевания коронавирусной инфекцией. Среди инфицированных 57 женщин и 39 мужчин, в том числе семеро детей. Самому старшему пациенту 94 года, сообщили в краевом оперативном штабе.

В Краснодаре подтвержден 21 новый случай, в Анапе и Армавире — по 11, в Сочи — восемь, по шесть заболевших в Новороссийске и Горячем Ключе, пять положительных результатов в Лабинском и четыре — в Кореновском районе. По три новых пациента в Белореченском и Темрюкском муниципалитетах. По два человека выявили в Геленджике, Староминском, Тихорецком, Новокубанском и Павловском районах. По одному — в Ейском, Кущевском, Крыловском, Ленинградском, Отрадненском, Славянском, Щербиновском и Крымском районах.

Нарастающим итогом в регионе подтверждено 48 813 случаев COVID-19. Из этого числа выписаны с выздоровлением 43 811 человек (83 человека за сутки). Умерли за все время пандемии 3072 пациента (11 человек за сутки). В стационарах лечится 913 человек, на дому — 1017. В тяжелом состоянии на ИВЛ 51 пациент, на ЭКМО — трое, сообщили в региональном министерстве здравоохранения.

Как рассказала специалист-эксперт отдела эпидемиологического надзора, надзора на транспорте и санитарной охраны территории краевого Роспотребнадзора Татьяна Межевая, эпидемиологическая ситуация в регионе характеризуется стабилизацией темпов прироста. За последнюю неделю, по ее данным, он оставался на уровне 0,2%.

«В структуре заболевших за последнюю неделю дети до 17 лет составили 4,3%. Наибольший удельный вес внесли граждане 30–49 лет и старше 65 лет. С 29 мая по 4 июня в крае доля случаев заболевания, при которых источником инфекции служили больные в семье, находится на уровне 35,1%, что занимает лидирующее место среди источников инфекции. Контакты по месту работы составляют всего 6%. Завозных зарегистрирован один человек»,— рассказала специалист.

За прошедшие сутки в России было выявлено 8947 случаев заражения коронавирусом, сообщил федеральный оперативный штаб по борьбе с COVID-19. Это на 0,16% больше, чем накануне (8933). Общее число заболевших достигло 5 108 129.

Дмитрий Михеенко

На новой развязке в составе трассы М-10 в Ленобласти завершен монтаж пролетных строений путепроводов

09:17 09 Июня | Разные новости

09:16 09 Июня | Россия

09:14 09 Июня | Разные новости

09:13 09 Июня | Разные новости

09:12 09 Июня | Крым

08:53 09 Июня | Разные новости

08:48 09 Июня | Тамбовская область

08:42 09 Июня | Саратовская область

08:41 09 Июня | Разные новости

08:27 09 Июня | Разные новости

08:25 09 Июня | Украина

08:23 09 Июня | Разные новости

08:13 09 Июня | Общество

08:11 09 Июня | Самарская область

08:01 09 Июня | Удмуртская Республика

07:56 09 Июня | Разные новости

07:47 09 Июня | Разные новости

07:41 09 Июня | Разные новости

07:16 09 Июня | Разные новости

07:05 09 Июня | Разные новости

07:04 09 Июня | Мир

07:00 09 Июня | Разные новости

06:55 09 Июня | Разные новости

06:54 09 Июня | Разные новости

06:50 09 Июня | Разные новости

06:47 09 Июня | Разные новости

06:45 09 Июня | Разные новости

06:41 09 Июня | Разные новости

06:39 09 Июня | Разные новости

06:37 09 Июня | Разные новости

06:37 09 Июня | Разные новости

06:32 09 Июня | Разные новости

06:29 09 Июня | Разные новости

06:29 09 Июня | Разные новости

06:27 09 Июня | Разные новости

06:25 09 Июня | Разные новости

06:22 09 Июня | Разные новости

06:18 09 Июня | Разные новости

06:16 09 Июня | Разные новости

06:13 09 Июня | Разные новости

06:10 09 Июня | Разные новости

06:09 09 Июня | Разные новости

06:08 09 Июня | Разные новости

06:08 09 Июня | Разные новости

06:06 09 Июня | Разные новости

06:04 09 Июня | Разные новости

06:03 09 Июня | Разные новости

06:01 09 Июня | Разные новости

06:00 09 Июня | Разные новости

05:58 09 Июня | Разные новости

05:55 09 Июня | Разные новости

05:51 09 Июня | Разные новости

05:49 09 Июня | Разные новости

05:46 09 Июня | Разные новости

05:41 09 Июня | Разные новости

05:39 09 Июня | Разные новости

05:37 09 Июня | Разные новости

05:35 09 Июня | Разные новости

05:33 09 Июня | Разные новости

02:46 09 Июня | Власть

02:44 09 Июня | Разные новости

02:20 09 Июня | Разные новости

02:13 09 Июня | Разные новости

02:12 09 Июня | Разные новости

02:06 09 Июня | Власть

02:02 09 Июня | Власть

23:02 08 Июня | Республика Марий Эл

22:55 08 Июня | Московская область

22:52 08 Июня | Нижегородская область

22:51 08 Июня | Пензенская область

22:49 08 Июня | Разные новости

22:47 08 Июня | Свердловская область

22:45 08 Июня | Разные новости

22:43 08 Июня | Санкт-Петербург

22:38 08 Июня | Санкт-Петербург

22:37 08 Июня | Пензенская область

22:18 08 Июня | Самарская область

22:16 08 Июня | Самарская область

22:14 08 Июня | Разные новости

22:02 08 Июня | Удмуртская Республика

21:43 08 Июня | Саратовская область

21:42 08 Июня | Москва

21:22 08 Июня | Республика Мордовия

21:19 08 Июня | Разные новости

21:19 08 Июня | Разные новости

21:16 08 Июня | Тульская область

21:11 08 Июня | Красноярский край

20:44 08 Июня | Общество

20:39 08 Июня | Саратовская область

20:36 08 Июня | Экономика

20:25 08 Июня | Общество

20:12 08 Июня | Ивановская область

20:07 08 Июня | Экономика

20:04 08 Июня | Саратовская область

20:02 08 Июня | Саратовская область

19:46 08 Июня | Тульская область

19:45 08 Июня | Власть

19:34 08 Июня | Мир

19:25 08 Июня | Санкт-Петербург

19:22 08 Июня | Россия

Базовые обучающие петли | TensorFlow Core

В предыдущих руководствах вы узнали о тензорах, переменных, градиентной ленте и модулях. В этом руководстве вы соберете все это вместе для обучения моделей.

TensorFlow также включает tf.Keras API, высокоуровневый API нейронной сети, который предоставляет полезные абстракции для сокращения шаблонов. Однако в этом руководстве вы будете использовать базовые классы.

Настройка

  импортировать тензорный поток как tf
  

Решение задач машинного обучения

Решение задачи машинного обучения обычно состоит из следующих шагов:

• Получить данные обучения.
• Определите модель.
• Определите функцию потерь.
• Просмотрите данные обучения, вычисляя потери от идеального значения
• Рассчитайте градиенты для этой потери и используйте оптимизатор для корректировки переменных в соответствии с данными.
• Оцените свои результаты.

В целях иллюстрации в этом руководстве вы разработаете простую линейную модель $ f (x) = x * W + b $, которая имеет две переменные: $ W $ (веса) и $ b $ (смещение).

Это самая простая проблема машинного обучения: для заданных $ x $ и $ y $ попытайтесь найти наклон и смещение линии с помощью простой линейной регрессии.

Данные

Контролируемое обучение использует входов (обычно обозначается как x ) и выходных данных (обозначается y , часто называется метками ). Цель состоит в том, чтобы извлечь уроки из парных входов и выходов, чтобы вы могли предсказать значение выхода из входа.

Каждый вход ваших данных в TensorFlow почти всегда представлен тензором и часто вектором. При обучении с учителем результат (или значение, которое вы хотите спрогнозировать) также является тензором.

Вот некоторые данные, синтезированные путем добавления гауссовского (нормального) шума к точкам вдоль линии.

  # Актуальная строка
TRUE_W = 3,0
TRUE_B = 2,0

NUM_EXAMPLES = 1000

# Вектор случайных значений x
x = tf. random.normal (форма = [NUM_EXAMPLES])

# Произвести некоторый шум
шум = tf.random.normal (форма = [NUM_EXAMPLES])

# Рассчитать y
y = x * TRUE_W + TRUE_B + шум
  

  # Постройте все данные
импортировать matplotlib.pyplot как plt

plt.scatter (x, y, c = "b")
plt.show ()
  

Тензоры обычно собираются вместе в пакетов или групп входов и выходов, сложенных вместе.Пакетная обработка может дать некоторые преимущества при обучении и хорошо работает с ускорителями и векторизованными вычислениями. Учитывая, насколько мал этот набор данных, вы можете рассматривать весь набор данных как один пакет.

Определите модель

Используйте tf. Переменную для представления всех весов в модели. tf.Variable хранит значение и при необходимости предоставляет его в тензорной форме. Подробную информацию см. В руководстве по переменным.

Используйте tf.Module для инкапсуляции переменных и вычислений.Вы можете использовать любой объект Python, но таким образом его можно легко сохранить.

Здесь вы определяете как w , так и b как переменные.

  класс MyModel (tf.Module):
  def __init __ (self, ** kwargs):
    super () .__ init __ (** kwargs)
    # Инициализируем веса на `5.0` и смещение на` 0.0`
    # На практике их следует инициализировать случайным образом
    self.w = tf.Variable (5.0)
    self.b = tf.Variable (0.0)

  def __call __ (self, x):
    вернуть self.w * x + self.b

model = MyModel ()

# Вывести список переменных tf.встроенная агрегация переменных модулей.
print ("Переменные:", model.variables)

# Убедитесь, что модель работает
модель утверждения (3.0) .numpy () == 15.0
  

Переменные и двоеточие; ( Variable 'Переменная & двоеточие; 0' shape = () dtype = float32, numpy = 0.0>, )
 

Начальные переменные устанавливаются здесь фиксированным образом, но Keras поставляется с любым из ряда инициализаторов, которые вы можете использовать, с остальными Keras или без них.

Определите функцию потерь

Функция потерь измеряет, насколько хорошо выходные данные модели для заданных входных данных соответствуют целевым выходным данным. Цель состоит в том, чтобы минимизировать эту разницу во время тренировки. Определите стандартную потерю L2, также известную как «среднеквадратическая ошибка»:

  # Вычисляет единичное значение потерь для всей партии
убыток по дефолту (target_y, predicted_y):
  return tf.reduce_mean (tf.square (target_y - predicted_y))
  

Перед обучением модели вы можете визуализировать значение потерь, нанеся на график прогнозы модели красным цветом, а данные обучения — синим:

  плат. разброс (x, y, c = "b")
plt.scatter (x, модель (x), c = "r")
plt.show ()

print ("Текущие убытки:% 1.6f"% убытков (y, model (x)). numpy ())
  

Текущая потеря и двоеточие; 9,402307
 

Определите цикл обучения

Цикл обучения состоит из повторного выполнения трех заданий по порядку:

• Отправка пакета входных данных через модель для генерации выходных данных
• Расчет потерь путем сравнения выходов с выходом (или меткой)
• Использование градиентной ленты, чтобы найти градиенты
• Оптимизация переменных с помощью этих градиентов

В этом примере вы можете обучить модель с помощью градиентного спуска.

Существует множество вариантов схемы градиентного спуска, которые заложены в tf.keras.optimizers . Но в духе построения из первых принципов здесь вы сами реализуете базовую математику с помощью tf. GradientTape для автоматического дифференцирования и tf.assign_sub для уменьшения значения (который объединяет tf.assign и tf.sub ):

  # Учитывая вызываемую модель, входы, выходы и скорость обучения...
def train (модель, x, y, скорость обучения):

  с tf.GradientTape () как t:
    # Обучаемые переменные автоматически отслеживаются GradientTape
    current_loss = убыток (y, модель (x))

  # Используйте GradientTape для вычисления градиентов относительно W и b
  dw, db = t.gradient (current_loss, [model.w, model.b])

  # Вычтите градиент, масштабированный по скорости обучения
  model.w.assign_sub (скорость обучения * dw)
  model.b.assign_sub (скорость_учения * db)
  

Для ознакомления с обучением вы можете отправить одну и ту же партию x и y через цикл обучения и посмотреть, как развиваются W и b .

  модель = MyModel ()

# Собираем историю значений W и b для построения графика позже
Ws, bs = [], []
эпохи = диапазон (10)

# Определить обучающий цикл
def training_loop (модель, x, y):

  для эпохи в эпохах:
    # Обновляем модель одной гигантской партией
    поезд (модель, x, y, скорость_обучения = 0,1)

    # Отслеживайте это, прежде чем я обновлю
    Ws.append (модель.w.numpy ())
    bs.append (модель.b.numpy ())
    current_loss = убыток (y, модель (x))

    print ("Эпоха% 2d: W =% 1.2f b =% 1.2f, потеря =% 2.5f"%
          (эпоха, Ws [-1], BS [-1], current_loss))
  

  print ("Начало: W =% 1.2f b =% 1.2f, убыток =% 2.5f "%
      (model.w, model.b, loss (y, model (x))))

# Пройти обучение
training_loop (модель, x, y)

# Постройте это
plt.plot (эпохи, Ws, "r",
         эпохи, бс, "б")

plt.plot ([TRUE_W] * len (эпохи), "r--",
         [TRUE_B] * len (эпохи), «b--»)

plt. legend (["W", "b", "True W", "True b"])
plt.show ()
  

Запуск & двоеточие; W = 5,00 b = 0,00, убыток = 9,40231
Эпоха 0 и двоеточие; W = 4,58 b = 0,41, убыток = 6,29136
Эпоха 1 и двоеточие; W = 4,25 b = 0,74, убыток = 4,32347
Эпоха 2 и двоеточие; W = 3.98 б = 1,00, убыток = 3,07861
Эпоха 3 и двоеточие; W = 3,77 b = 1,21, потери = 2,29113
Эпоха 4 и двоеточие; W = 3,61 b = 1,38, убыток = 1,79297
Эпоха 5 и двоеточие; W = 3,47 b = 1,51, убыток = 1,47783
Эпоха 6 и двоеточие; W = 3,37 b = 1,62, убыток = 1,27846
Эпоха 7 и двоеточие; W = 3,29 b = 1,70, убыток = 1,15233
Эпоха 8 и двоеточие; W = 3,22 b = 1,77, убыток = 1,07254
Эпоха 9 и двоеточие; W = 3,17 b = 1,82, убыток = 1,02206
 

  # Визуализируйте, как работает обученная модель
plt.scatter (x, y, c = "b")
plt.scatter (x, модель (x), c = "r")
plt.показывать()

print ("Текущие убытки:% 1.6f"% убытков (модель (x), y) .numpy ())
  

Текущая потеря и двоеточие; 1. 022059
 

То же решение, но с Keras

Полезно сравнить приведенный выше код с эквивалентом в Keras.

Определение модели выглядит точно так же, если вы подклассифицируете tf.keras.Model . Помните, что модели Keras наследуются в конечном итоге от module.

  класс MyModelKeras (tf.keras.Model):
  def __init __ (self, ** kwargs):
    супер().__init __ (** kwargs)
    # Инициализируем веса на `5.0` и смещение на` 0.0`
    # На практике их следует инициализировать случайным образом
    self.w = tf.Variable (5.0)
    self.b = tf.Variable (0.0)

  вызов def (self, x):
    вернуть self.w * x + self.b

keras_model = MyModelKeras ()

# Повторно использовать цикл обучения с моделью Keras
training_loop (keras_model, x, y)

# Вы также можете сохранить контрольную точку, используя встроенную поддержку Keras
keras_model.save_weights ("my_checkpoint")
  

Эпоха 0 и двоеточие; W = 4. 58 b = 0,41, убыток = 6,29136
Эпоха 1 и двоеточие; W = 4,25 b = 0,74, убыток = 4,32347
Эпоха 2 и двоеточие; W = 3,98 b = 1,00, убыток = 3,07861
Эпоха 3 и двоеточие; W = 3,77 b = 1,21, потери = 2,29113
Эпоха 4 и двоеточие; W = 3,61 b = 1,38, убыток = 1,79297
Эпоха 5 и двоеточие; W = 3,47 b = 1,51, убыток = 1,47783
Эпоха 6 и двоеточие; W = 3,37 b = 1,62, убыток = 1,27846
Эпоха 7 и двоеточие; W = 3,29 b = 1,70, убыток = 1,15233
Эпоха 8 и двоеточие; W = 3,22 b = 1,77, убыток = 1,07254
Эпоха 9 и двоеточие; W = 3,17 b = 1,82, убыток = 1,02206
 

Вместо того, чтобы писать новые циклы обучения каждый раз, когда вы создаете модель, вы можете использовать встроенные функции Keras в качестве ярлыка.Это может быть полезно, если вы не хотите писать или отлаживать циклы обучения Python.

Если вы это сделаете, вам нужно будет использовать model.compile () для установки параметров и model.fit () для обучения. Может потребоваться меньше кода для использования реализаций Keras потери L2 и градиентного спуска, опять же в качестве ярлыка. Потери и оптимизаторы Keras можно использовать и вне этих вспомогательных функций, и в предыдущем примере они могли быть использованы.

  keras_model = MyModelKeras ()

# compile устанавливает параметры обучения
keras_model.компилировать (
    # По умолчанию fit () использует tf.function (). Ты можешь
    # отключите это для отладки, но сейчас оно включено.
    run_eagerly = Ложь,

    # Использование встроенного оптимизатора, настройка как объект
    optimizer = tf.keras.optimizers.SGD (скорость обучения = 0.1),

    # Keras имеет встроенную ошибку MSE
    # Однако вы можете использовать функцию потерь
    # определено выше
    loss = tf.keras.losses.mean_squared_error,
)
  

Keras fit ожидает пакетные данные или полный набор данных в виде массива NumPy. Массивы NumPy разделены на пакеты и по умолчанию имеют размер пакета 32.

В этом случае, чтобы соответствовать поведению рукописного цикла, вы должны передать x как единый пакет размером 1000.

  печать (x.shape [0])
keras_model.fit (x, y, эпохи = 10, размер партии = 1000)
  

1000
Эпоха 1/10
1/1 [==============================] - 0 с 204 мс / шаг - потеря и двоеточие; 9,4023
Эпоха 2/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 6.2914
Эпоха 3/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 4,3235
Эпоха 4/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 3,0786
Эпоха 5/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 2,2911
Эпоха 6/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,7930
Эпоха 7/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,4778
Эпоха 8/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1. 2785
Эпоха 9/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,1523
Эпоха 10/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1.0725

 

Обратите внимание, что Керас распечатывает потерю после тренировки, а не до нее, поэтому первая потеря кажется ниже, но в остальном это показывает, по сути, ту же эффективность обучения.

Следующие шаги

В этом руководстве вы увидели, как использовать основные классы тензоров, переменных, модулей и градиентной ленты для построения и обучения модели, а также как эти идеи отображаются в Keras.

Однако это чрезвычайно простая проблема. Для более практического введения см. Пошаговое руководство по индивидуальному обучению.

Подробнее об использовании встроенных обучающих циклов Keras см. В этом руководстве. Подробнее о тренировочных циклах и Keras см. В этом руководстве. Для написания настраиваемых распределенных циклов обучения см. Это руководство.

Написание обучающего цикла с нуля | TensorFlow Core

Настройка

  импортировать тензорный поток как tf
из tenorflow import keras
из тензорного потока.слои импорта keras
импортировать numpy как np
  

Введение

Keras предоставляет стандартные циклы обучения и оценки, fit () и Assessment () . Их использование описано в руководстве. Обучение и оценка с помощью встроенных методов.

Если вы хотите настроить алгоритм обучения своей модели, продолжая использовать удобство fit () (например, для обучения GAN с помощью fit () ) вы можете создать подкласс класса Model и реализовать собственный метод train_step () , который вызывается повторно в течение fit () . Это описано в руководстве Настройка того, что происходит в fit () .

Теперь, если вам нужен очень низкоуровневый контроль над обучением и оценкой, вы должны написать ваши собственные циклы обучения и оценки с нуля. Это то, о чем это руководство.

Использование

GradientTape : первый сквозной пример

Вызов модели внутри осциллографа GradientTape позволяет получить градиенты обучаемые веса слоя по отношению к значению потерь.Использование оптимизатора например, вы можете использовать эти градиенты для обновления этих переменных (которые вы можете получить, используя model.trainable_weights ).

Рассмотрим простую модель MNIST:

  входов = keras.Input (shape = (784,), name = "digits")
x1 = Layers. Dense (64, Activation = "relu") (входы)
x2 = слои. Dense (64, активация = "relu") (x1)
output = Layers.Dense (10, name = "прогнозы") (x2)
model = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)
  

Давайте обучим его, используя мини-пакетный градиент с настраиваемым циклом обучения.

Во-первых, нам понадобится оптимизатор, функция потерь и набор данных:

  # Создать оптимизатор.
optimizer = keras.optimizers.SGD (скорость_учения = 1e-3)
# Создайте экземпляр функции потерь.
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True)

# Подготовить обучающий набор данных.
batch_size = 64
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data ()
x_train = np.reshape (x_train, (-1, 784))
x_test = np.reshape (x_test, (-1, 784))

# Зарезервируйте 10 000 образцов для проверки.x_val = x_train [-10000:]
y_val = y_train [-10000:]
x_train = x_train [: - 10000]
y_train = y_train [: - 10000]

# Подготовить обучающий набор данных. 
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices ((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.shuffle (размер_буфера = 1024) .batch (размер_пакета)

# Подготовить набор данных для проверки.
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices ((x_val, y_val))
val_dataset = val_dataset.batch (размер_пакета)
  

Вот наш цикл обучения:

• Мы открываем цикл для , который повторяется по эпохам
• Для каждой эпохи мы открываем цикл для , который выполняет итерацию по набору данных партиями
• Для каждой партии открываем GradientTape () scope
• Внутри этой области мы вызываем модель (прямой проход) и вычисляем потери
• За пределами области действия извлекаем градиенты весов модели с учетом убытка
• Наконец, мы используем оптимизатор для обновления весов модели на основе градиенты

  эпох = 2
для эпохи в диапазоне (эпох):
    print ("\ nНачало эпохи% d"% (эпохи,))

    # Перебираем пакеты набора данных. для шага (x_batch_train, y_batch_train) в перечислении (train_dataset):

        # Откройте GradientTape для записи выполняемых операций
        # во время прямого прохода, что позволяет автоматически различать.
        с tf.GradientTape () в качестве ленты:

            # Выполнить прямой проход слоя.
            # Операции, которые применяет слой
            # на его входы будут записаны
            # на GradientTape.
            logits = model (x_batch_train, training = True) # Логиты для этого мини-пакета

            # Вычислить значение потерь для этой мини-партии.loss_value = loss_fn (y_batch_train, логиты)

        # Используйте градиентную ленту для автоматического извлечения
        # градиенты обучаемых переменных относительно потерь.
        grads = tape.gradient (значение_потери, model.trainable_weights)

        # Выполнить один шаг градиентного спуска, обновив
        # значение переменных для минимизации потерь.
        optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_weights))

        # Регистрировать каждые 200 пакетов. 
        если шаг% 200 == 0:
            Распечатать(
                "Потеря обучения (для одной партии) на шаге% d:%.4f "
                % (шаг, число с плавающей запятой (loss_value))
            )
            print ("Уже просмотрено:% s образцов"% ((step + 1) * batch_size))
  

Начало эпохи 0
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0 & двоеточие; 153,8545
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 1,4767
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на этапе 400 & двоеточие; 1,4645
Пока что видели & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0.7049
Пока что видели & двоеточие; 38464 образца

Начало эпохи 1
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0 & двоеточие; 0,9202
Пока что видели & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 0,8473
Пока что видели & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на этапе 400 & двоеточие; 0,6632
Пока что видели & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0,8758
Пока что видели & двоеточие; 38464 образца
 

Низкоуровневая обработка метрик

Давайте добавим в этот базовый цикл мониторинг метрик.

Вы можете легко повторно использовать встроенные метрики (или пользовательские, которые вы написали) в таком обучении. петли написаны с нуля. Вот поток:

• Создать метрику в начале цикла
• Вызов metric.update_state () после каждого пакета
• Вызов metric.result () , когда вам нужно отобразить текущее значение метрики
• Вызов metric.reset_states () , когда вам нужно очистить состояние метрики (обычно в конце эпохи)

Давайте воспользуемся этими знаниями для вычисления SparseCategoricalAccuracy по данным проверки на конец каждой эпохи:

  # Получить модель
входы = keras.Ввод (shape = (784,), name = "digits")
x = Layers.Dense (64, Activation = "relu", name = "density_1") (входные данные)
x = Layers.Dense (64, Activation = "relu", name = "density_2") (x)
output = Layers. Dense (10, name = "прогнозы") (x)
model = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)

# Создайте экземпляр оптимизатора для обучения модели.
optimizer = keras.optimizers.SGD (скорость_учения = 1e-3)
# Создайте экземпляр функции потерь.
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True)

# Подготовить метрики.
train_acc_metric = керас.metrics.SparseCategoricalAccuracy ()
val_acc_metric = keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy ()
  

Вот наш цикл обучения и оценки:

  время импорта

эпох = 2
для эпохи в диапазоне (эпох):
    print ("\ nНачало эпохи% d"% (эпохи,))
    start_time = time.time ()

    # Перебираем пакеты набора данных.
    для шага (x_batch_train, y_batch_train) в перечислении (train_dataset):
        с tf.GradientTape () в качестве ленты:
            logits = модель (x_batch_train, training = True)
            loss_value = loss_fn (y_batch_train, логиты)
        грады = лента. градиент (loss_value, model.trainable_weights)
        optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_weights))

        # Обновить показатель обучения.
        train_acc_metric.update_state (y_batch_train, логиты)

        # Регистрировать каждые 200 пакетов.
        если шаг% 200 == 0:
            Распечатать(
                "Потеря обучения (для одной партии) на шаге% d:% .4f"
                % (шаг, число с плавающей запятой (loss_value))
            )
            print («Просмотрено:% d образцов»% ((step + 1) * batch_size))

    # Отображение показателей в конце каждой эпохи.train_acc = train_acc_metric.result ()
    print ("Обучение в зависимости от эпохи:% .4f"% (float (train_acc),))

    # Сбрасывать показатели обучения в конце каждой эпохи
    train_acc_metric.reset_states ()

    # Запускаем цикл проверки в конце каждой эпохи.
    для x_batch_val, y_batch_val в val_dataset:
        val_logits = модель (x_batch_val, обучение = False)
        # Обновить показатели val
        val_acc_metric.update_state (y_batch_val, val_logits)
    val_acc = val_acc_metric.result ()
    val_acc_metric.reset_states ()
    print ("Проверка в соответствии с:% .4f"% (float (val_acc),))
    print ("Затраченное время:% .2fs"% (time.time () - start_time))
  

Начало эпохи 0
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0 & двоеточие; 114,3453
Пока что видели & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 2,2635
Пока что видели & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на этапе 400 & двоеточие; 0,5206
Пока что видели & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 1.0906
Пока что видели & двоеточие; 38464 образца
Обучение в соответствии с эпохой и двоеточием; 0,7022
Подтверждение по & двоеточию; 0,7853
Затраченное время & двоеточие; 5,38 с

Начало эпохи 1
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0 & двоеточие; 0,5879
Пока что видели & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 0,9477
Пока что видели & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на этапе 400 & двоеточие; 0,4649
Пока что видели & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0.6874
Пока что видели & двоеточие; 38464 образца
Обучение в соответствии с эпохой и двоеточием; 0,8114
Подтверждение по & двоеточию; 0,8291
Затраченное время & двоеточие; 5,46 с
 

Увеличение скорости тренировки с помощью функции

tf.

Среда выполнения по умолчанию в TensorFlow 2.0: нетерпеливое исполнение. Таким образом, наш цикл обучения выше выполняется с нетерпением.

Это отлично подходит для отладки, но компиляция графов имеет определенную производительность преимущество. Описание ваших вычислений как статического графика позволяет фреймворку применить глобальную оптимизацию производительности.Это невозможно, когда фреймворк вынужден жадно выполнять одну операцию за другой, не зная, что будет дальше.

Вы можете скомпилировать в статический график любую функцию, которая принимает тензоры в качестве входных данных. Просто добавьте на него декоратор @ tf.function , например:

  @ tf.function
def train_step (x, y):
    с tf.GradientTape () в качестве ленты:
        logits = модель (x, обучение = True)
        loss_value = loss_fn (y, логиты)
    grads = tape.gradient (loss_value, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_weights))
    train_acc_metric.update_state (y, логиты)
    возврат loss_value
  

Проделаем то же самое с этапом оценки:

  @ tf.function
def test_step (x, y):
    val_logits = модель (x, обучение = ложь)
    val_acc_metric.update_state (y, val_logits)
  

Теперь давайте повторно запустим наш цикл обучения с этим скомпилированным шагом обучения:

  время импорта

эпох = 2
для эпохи в диапазоне (эпох):
    print ("\ nНачало эпохи% d"% (эпохи,))
    start_time = время.время()

    # Перебираем пакеты набора данных.
    для шага (x_batch_train, y_batch_train) в перечислении (train_dataset):
        loss_value = train_step (x_batch_train, y_batch_train)

        # Регистрировать каждые 200 пакетов.
        если шаг% 200 == 0:
            Распечатать(
                "Потеря обучения (для одной партии) на шаге% d:% .4f"
                % (шаг, число с плавающей запятой (loss_value))
            )
            print («Просмотрено:% d образцов»% ((step + 1) * batch_size))

    # Отображение показателей в конце каждой эпохи.train_acc = train_acc_metric.result ()
    print ("Обучение в зависимости от эпохи:% .4f"% (float (train_acc),))

    # Сбрасывать показатели обучения в конце каждой эпохи
    train_acc_metric.reset_states ()

    # Запускаем цикл проверки в конце каждой эпохи.
    для x_batch_val, y_batch_val в val_dataset:
        test_step (x_batch_val, y_batch_val)

    val_acc = val_acc_metric.result ()
    val_acc_metric.reset_states ()
    print ("Проверка в соответствии с:% .4f"% (float (val_acc),))
    print ("Затраченное время:% .2fs"% (time.time () - start_time))
  

Начало эпохи 0
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0 & двоеточие; 0,4854
Пока что видели & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 0,5259
Пока что видели & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на этапе 400 & двоеточие; 0,5035
Пока что видели & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0,2240
Пока что видели & двоеточие; 38464 образца
Обучение в соответствии с эпохой и двоеточием; 0,8502
Подтверждение по & двоеточию; 0.8616
Затраченное время & двоеточие; 1,32 с

Начало эпохи 1
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0 & двоеточие; 0,6278
Пока что видели & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 0,3667
Пока что видели & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на этапе 400 & двоеточие; 0,3374
Пока что видели & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0,5318
Пока что видели & двоеточие; 38464 образца
Обучение в соответствии с эпохой и двоеточием; 0,8709
Подтверждение по & двоеточию; 0.8720
Затраченное время & двоеточие; 1.02 с
 

Намного быстрее, не так ли?

Низкоуровневая обработка убытков, отслеживаемых моделью

Слои и модели рекурсивно отслеживают любые потери, возникающие во время прямого прохода слоями, которые вызывают self.add_loss (value) . Результирующий список скалярных потерь значения доступны через свойство model.losses в конце прямого паса.

Если вы хотите использовать эти компоненты потерь, вы должны их суммировать и прибавьте их к основным потерям на этапе обучения.

Рассмотрим этот слой, который создает потерю регуляризации деятельности:

  класс ActivityRegularizationLayer (Layers.Layer):
    вызов def (self, вводы):
        self.add_loss (1e-2 * tf.reduce_sum (входы))
        возврат входов
  

Давайте построим действительно простую модель, которая использует его:

  входов = keras.Input (shape = (784,), name = "digits")
x = Layers.Dense (64, Activation = "relu") (входные данные)
# Вставить регуляризацию активности как слой
x = ActivityRegularizationLayer () (x)
x = слои.Плотный (64, активация = "relu") (x)
output = Layers.Dense (10, name = "прогнозы") (x)

model = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)
  

Вот как должен выглядеть наш тренировочный шаг сейчас:

  @ tf.function
def train_step (x, y):
    с tf.GradientTape () в качестве ленты:
        logits = модель (x, обучение = True)
        loss_value = loss_fn (y, логиты)
        # Добавьте любые дополнительные потери, возникшие во время прямого прохода.
        loss_value + = сумма (model.losses)
    грады = лента.градиент (loss_value, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_weights))
    train_acc_metric.update_state (y, логиты)
    возврат loss_value
  

Сводка

Теперь вы знаете все, что нужно знать об использовании встроенных циклов обучения и написание собственного с нуля.

В заключение, вот простой сквозной пример, который связывает воедино все вы узнали из этого руководства: DCGAN обучен цифрам MNIST.

Сквозной пример: цикл обучения GAN с нуля

Возможно, вы знакомы с генерирующими состязательными сетями (GAN).GAN могут создавать новые изображения, которые выглядят почти реальными, благодаря изучению скрытого распределения тренировки набор данных изображений («скрытое пространство» изображений).

GAN состоит из двух частей: модели «генератора», которая отображает точки в скрытой пространство для точек в пространстве изображения, модель «дискриминатор», классификатор которые могут отличить реальные изображения (из набора обучающих данных) и фейковые изображения (выход генератора сети).

Цикл обучения GAN выглядит так:

1) Обучить дискриминатор.- Образец партии случайных точек в скрытом пространстве. — Превратите точки в поддельные изображения с помощью модели «генератор». — Получите пакет реальных изображений и объедините их с сгенерированными изображениями. — Обучите модель «дискриминатора» классифицировать сгенерированные и реальные изображения.

2) Обучить генератор. — Выборка случайных точек в скрытом пространстве. — Превратите точки в фейковые изображения через сеть «генератор». — Получите пакет реальных изображений и объедините их с сгенерированными изображениями. — Обучите «генераторную» модель «обмануть» дискриминатор и классифицировать поддельные изображения. как реально.

Для более подробного обзора работы GAN см. Глубокое обучение с помощью Python.

Давайте реализуем этот обучающий цикл. Сначала создайте дискриминатор, предназначенный для классификации поддельные против реальных цифр:

  дискриминатор = keras.Sequential (
    [
        keras.Input (shape = (28, 28, 1)),
        Layers.Conv2D (64, (3, 3), strides = (2, 2), padding = "same"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.Conv2D (128, (3, 3), strides = (2, 2), padding = "same"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.GlobalMaxPooling2D (),
        слои плотные (1),
    ],
    name = "дискриминатор",
)
discinator.summary ()
  

Модель и двоеточие; "дискриминатор"
_________________________________________________________________
Слой (тип) Параметр формы вывода #
================================================== ===============
conv2d (Conv2D) (Нет, 14, 14, 64) 640
_________________________________________________________________
утечка_re_lu (LeakyReLU) (Нет, 14, 14, 64) 0
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) (Нет, 7, 7, 128) 73856
_________________________________________________________________
утечка_re_lu_1 (LeakyReLU) (Нет, 7, 7, 128) 0
_________________________________________________________________
global_max_pooling2d (Глобальный (Нет, 128) 0
_________________________________________________________________
плотный_4 (плотный) (нет, 1) 129
================================================== ===============
Всего параметров и двоеточия; 74 625
Обучаемые параметры и двоеточие; 74 625
Необучаемые параметры и двоеточие; 0
_________________________________________________________________
 

Тогда давайте создадим генераторную сеть, который превращает скрытые векторы в выходные данные формы (28, 28, 1) (представляющие Цифры MNIST):

  latent_dim = 128

генератор = керас.Последовательный (
    [
        keras.Input (shape = (latent_dim,)),
        # Мы хотим сгенерировать 128 коэффициентов для преобразования в карту 7x7x128
        слои плотные (7 * 7 * 128),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.Reshape ((7, 7, 128)),
        Layers.Conv2DTranspose (128, (4, 4), strides = (2, 2), padding = "same"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.Conv2DTranspose (128, (4, 4), strides = (2, 2), padding = "same"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.Conv2D (1, (7, 7), padding = "same", activate = "sigmoid"),
    ],
    name = "генератор",
)
  

Вот ключевой момент: цикл обучения.Как видите, это довольно просто. В Функция обучающего шага занимает всего 17 строк.

  # Создайте экземпляр одного оптимизатора для дискриминатора и другого для генератора.
d_optimizer = keras.optimizers.Adam (скорость обучения = 0,0003)
g_optimizer = keras.optimizers.Adam (скорость обучения = 0,0004)

# Создайте экземпляр функции потерь.
loss_fn = keras.losses.BinaryCrossentropy (from_logits = True)


@ tf.function
def train_step (real_images):
    # Выборка случайных точек в скрытом пространстве
    random_latent_vectors = tf.random.normal (форма = (размер_пакции, латентный_дим))
    # Расшифровать их в поддельные изображения
    created_images = генератор (random_latent_vectors)
    # Объедините их с реальными изображениями
    Combined_images = tf.concat ([сгенерированные_изображения, реальные_изображения], ось = 0)

    # Собирайте этикетки, отличая настоящие изображения от поддельных
    метки = tf.concat (
        [tf.ones ((batch_size, 1)), tf.zeros ((real_images.shape [0], 1))], axis = 0
    )
    # Добавить случайный шум к этикеткам - важный трюк!
    метки + = 0,05 * tf.random.униформа (label.shape)

    # Обучаем дискриминатор
    с tf.GradientTape () в качестве ленты:
        предсказания = дискриминатор (комбинированные_изображения)
        d_loss = loss_fn (метки, прогнозы)
    grads = tape.gradient (d_loss, discinator.trainable_weights)
    d_optimizer.apply_gradients (zip (grads, discinator.trainable_weights))

    # Выборка случайных точек в скрытом пространстве
    random_latent_vectors = tf.random.normal (форма = (размер_пакции, латент_дим))
    # Соберите ярлыки, на которых написано "все настоящие изображения"
    misleading_labels = tf.нули ((размер_пакции, 1))

    # Обучаем генератор (обратите внимание, что нам * не * * обновлять веса
    # дискриминатора)!
    с tf.GradientTape () в качестве ленты:
        предсказания = дискриминатор (генератор (random_latent_vectors))
        g_loss = loss_fn (метки, вводящие в заблуждение, прогнозы)
    grads = tape.gradient (g_loss, generator.trainable_weights)
    g_optimizer.apply_gradients (zip (grads, generator.trainable_weights))
    вернуть d_loss, g_loss, generated_images
  

Давайте обучим нашу GAN, многократно вызывая train_step для пакетов изображений.

Поскольку наш дискриминатор и генератор являются свертками, вы захотите запустите этот код на графическом процессоре.

  импорт ОС

# Подготовить набор данных. Мы используем как обучающие, так и тестовые цифры MNIST.
batch_size = 64
(x_train, _), (x_test, _) = keras.datasets.mnist.load_data ()
all_digits = np.concatenate ([x_train, x_test])
all_digits = all_digits.astype ("float32") / 255,0
all_digits = np.reshape (all_digits, (-1, 28, 28, 1))
набор данных = tf.data.Dataset.from_tensor_slices (all_digits)
набор данных = набор данных.в случайном порядке (размер_буфера = 1024) .batch (размер_пакета)

epochs = 1 # На практике вам нужно как минимум 20 эпох для генерации хороших цифр.
save_dir = "./"

для эпохи в диапазоне (эпох):
    print ("\ nНачать эпоху", эпоха)

    для шага real_images в перечислении (набор данных):
        # Обучите дискриминатор и генератор на одной партии реальных изображений.
        d_loss, g_loss, generated_images = train_step (real_images)

        # Логирование.
        если шаг% 200 == 0:
            # Печать показателей
            print ("потеря дискриминатора на шаге% d:%.2f "% (шаг, d_loss))
            print ("состязательный проигрыш на шаге% d:% .2f"% (step, g_loss))

            # Сохранить одно сгенерированное изображение
            img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img (
                created_images [0] * 255.0, scale = False.
            )
            img.save (os.path.join (save_dir, "created_img" + str (шаг) + ".png"))

        # Чтобы ограничить время выполнения, мы останавливаемся после 10 шагов.
        # Удалите строки ниже, чтобы фактически обучить модель!
        если шаг> 10:
            перерыв
  

Эпоха начала 0
потеря дискриминатора на шаге 0 & двоеточие; 0.68
состязательный проигрыш на шаге 0 и двоеточие; 0,67
 

Вот и все! Вы получите красивые фальшивые цифры MNIST всего через ~ 30 секунд тренировки на Колаб GPU.

Цикл обучения модели глубокого обучения

| Автор Илья Зайцев

Реализация простого цикла обучения нейронной сети с помощью Python, PyTorch и TorchVision.

Несколько месяцев назад я начал изучать PyTorch — фантастический и простой в использовании фреймворк для глубокого обучения. В предыдущем посте я описывал, как реализовать простую систему рекомендаций с использованием набора данных MovieLens.На этот раз я хотел бы сосредоточиться на теме, важной для любого конвейера машинного обучения, — на цикле обучения.

Фреймворк PyTorch предоставляет вам все основные инструменты для построения модели машинного обучения. Он дает вам тензорные вычисления на основе CUDA, оптимизаторы, слои нейронных сетей и так далее. Однако для обучения модели вам необходимо собрать все эти вещи в конвейер обработки данных.

Недавно разработчики выпустили версию PyTorch 1.0, и уже существует множество отличных решений, помогающих обучать модель без необходимости углубляться в базовые операции с тензорами и слоями.(Кратко обсуждается в следующем разделе). Тем не менее, я считаю, что время от времени у большинства разработчиков программного обеспечения возникает сильное желание реализовать что-то «с нуля», чтобы лучше понять основные процессы и получить навыки, которые не зависят от конкретной реализации или высокого уровня. библиотека.

В следующих разделах я покажу, как можно реализовать простой, но полезный цикл обучения с использованием пакетов Python torch и torchvision .

TL; DR: Пожалуйста, перейдите по этой ссылке, чтобы попасть прямо в репозиторий, где вы можете найти исходный код, обсуждаемый в этом посте. Кроме того, здесь есть ссылка на блокнот, который содержит всю реализацию в одном месте, а также дополнительную информацию, не включенную в сообщение, чтобы сделать ее краткой.

Как уже отмечалось, есть несколько высокоуровневых оболочек, построенных поверх фреймворка, которые значительно упрощают процесс обучения модели. В порядке возрастания сложности, от минималистичного к очень сложному:

1. Ignite — официальный высокоуровневый интерфейс для PyTorch
2. Torchsample — подобная Keras оболочка с обратными вызовами, дополнениями и удобными утилитами
3. Skorch — scikit -выучить совместимую библиотеку нейронных сетей
4. fastai — мощное комплексное решение для обучения моделей глубокого обучения различной сложности с высокой точностью и скоростью вычислений

Основным преимуществом высокоуровневых библиотек является то, что вместо написания пользовательских утилит и оболочки для чтения и подготовки данных, можно сосредоточиться на самом процессе исследования данных — не нужно искать ошибок в коде, трудолюбивые специалисты по сопровождению улучшают библиотеку и готовы помочь, если у вас возникнут проблемы.Нет необходимости внедрять собственные инструменты увеличения данных или планирование параметров обучения, все уже здесь.

Использование хорошо обслуживаемой библиотеки — несомненно, выбор, если вы разрабатываете готовый для производства код или участвуете в конкурсе по науке о данных и вам нужно искать лучшую модель, а не сидеть с отладчиком, пытаясь понять откуда возникает эта ошибка памяти. То же самое верно, если вы изучаете новые темы и хотите быстрее получить какое-то рабочее решение, вместо того, чтобы тратить много дней (или недель) на кодирование слоев ResNets и написание оптимизатора SGD.

Однако, если вы похожи на меня, то однажды вы захотите проверить свои знания и построить что-нибудь с меньшим количеством уровней абстракции. Если да, то перейдем к следующему разделу и начнем изобретать велосипед!

Самая простая реализация цикла обучения не так уж и сложна. Пакет pytorch уже включает удобные классы, которые позволяют создавать экземпляры средств доступа и итераторов набора данных. По сути, нам нужно сделать что-то, что показано в приведенном ниже фрагменте.

Мы могли бы прекратить обсуждение этого раздела и сэкономить время.Однако обычно нам нужно нечто большее, чем простое вычисление потерь и обновление весов модели. Прежде всего, мы хотели бы отслеживать прогресс, используя различные показатели производительности. Во-вторых, изначально установленные параметры оптимизатора должны быть настроены в процессе обучения для улучшения сходимости.

Самый простой подход — изменить код цикла, чтобы включить все эти дополнительные функции. Единственная проблема заключается в том, что со временем мы можем потерять ясность нашей реализации, добавляя все больше и больше трюков, вводя ошибки регрессии и заканчивая спагетти-кодом.Как найти компромисс между простотой и ремонтопригодностью кода и эффективностью процесса обучения?

Ответ — использовать шаблоны проектирования программного обеспечения. Наблюдатель — это хорошо известный шаблон проектирования в объектно-ориентированных языках. Это позволяет разделить сложную систему на более обслуживаемые фрагменты. Мы не пытаемся инкапсулировать все возможные функции в один класс или функцию, а делегируем вызовы подчиненным модулям. Каждый модуль отвечает за правильную реакцию на полученное уведомление.Он также может игнорировать уведомление, если сообщение предназначено для кого-то другого.

Шаблон известен под разными именами, которые отражают различные особенности реализации: наблюдатель, диспетчер событий / сигналов, обратный вызов. В нашем случае мы используем обратные вызовы, подход, представленный в библиотеках Keras и (особенно) fastai . Решение, принятое авторами пакета ignite , несколько иное, но по сути сводится к той же идее.Взгляните на картинку ниже. Он показывает схематическую организацию нашего улучшенного цикла обучения.

Каждый цветной раздел представляет собой последовательность вызовов методов, делегированных группе обратных вызовов. Каждый обратный вызов имеет такие методы, как epoch_started , batch_started и т. Д., И обычно реализует лишь некоторые из них. Например, рассмотрим обратный вызов вычисления метрики потерь. Он не заботится о методах, запущенных до обратного распространения, но как только получено уведомление batch_ended , он вычисляет потерю пакета.

Следующий фрагмент демонстрирует реализацию этой идеи в Python.

Вот и все, разве нет ничего сложнее оригинальной версии? Он по-прежнему чистый и лаконичный, но гораздо более функциональный. Теперь сложность алгоритма обучения полностью определяется делегированными вызовами.

Есть много полезных обратных вызовов (см. Keras.io и docs.fast.ai для вдохновения), которые мы могли бы реализовать. Чтобы статья оставалась краткой, мы опишем только пару из них, а остальные перенесем в блокнот Jupyter.

Loss

Самое первое, что приходит на ум, когда речь идет об обучении модели машинного обучения, — это функция потерь. Мы используем его для руководства процессом оптимизации и хотели бы увидеть, как он меняется во время обучения. Итак, давайте реализуем обратный вызов, который будет отслеживать эту метрику для нас.

В конце каждой партии мы вычисляем текущий убыток. Вычисление может показаться немного сложным, но основная цель — сгладить кривую потерь, которая в противном случае была бы неровной.Формула a * x + (1 - a) * y представляет собой линейную интерполяцию между старыми и новыми значениями.

Геометрическая интерпретация линейной интерполяции между векторами A и B

Знаменатель помогает нам учесть смещение, которое мы имеем в начале вычислений. Прочтите этот пост, в котором подробно описывается формула вычисления сглаженных потерь.

Точность

Точность Метрика , вероятно, одна из самых известных метрик в машинном обучении.Хотя во многих случаях он не может дать вам точную оценку качества вашей модели, он очень интуитивно понятен, прост для понимания и реализации.

Обратите внимание, что обратный вызов получает уведомления в конце каждого пакета и в конце периода обучения. Он вычисляет метрику точности итеративно, потому что в противном случае нам пришлось бы хранить выходные данные и цели в памяти в течение всей эпохи обучения.

Из-за итеративного характера наших вычислений нам необходимо учитывать количество выборок в пакете.Мы используем это значение для корректировки наших вычислений в конце эпохи. Фактически, мы используем формулу, показанную на рисунке ниже.

Где b (i) — размер пакета на итерации i, a (i) — точность , вычисленная для пакета b (i) , N — общее количество выборок. Как показывает последняя формула, наш код вычисляет примерное среднее значение точности. Ознакомьтесь с этими полезными ссылками, чтобы узнать больше об итерационных вычислениях метрик:

1. Метрики как обратные вызовы от fastai
2. Метрика точности из пакета ignite

Планировщик параметров

Теперь самое интересное.Современные алгоритмы обучения нейронных сетей не используют фиксированные скорости обучения. Недавние статьи (первая, вторая и третья) демонстрируют образованный подход к настройке параметров обучения моделей глубокого обучения. Идея состоит в том, чтобы использовать циклические планировщики, которые регулируют величины параметров оптимизатора модели в течение одной или нескольких периодов обучения. Более того, эти планировщики не только снижают скорость обучения по мере роста количества обрабатываемых пакетов, но также увеличивают их на на некоторое количество шагов или периодически.

Например, рассмотрим следующую функцию, которая представляет собой масштабированный и смещенный косинус:

Полупериод функции смещенного и масштабированного косинуса

Если мы повторим эту функцию несколько раз, удваивая ее период, мы получим планировщик отжига косинуса как следующий изображение показывает.

Косинусный отжиг с планировщиком перезапусков

Умножая скорость обучения оптимизатора на значения этой функции, мы фактически получаем стохастический градиент с теплыми перезапусками, который позволяет нам выйти из локальных минимумов. В следующем фрагменте показано, как можно реализовать скорость обучения с косинусным отжигом.

Существует еще более увлекательный планировщик, хотя и называется One-Cycle Policy. Идея этого расписания состоит в том, чтобы использовать единый цикл увеличения-уменьшения скорости обучения в течение всего процесса обучения, как показано на следующем рисунке.

Планировщик политик с одним циклом

В самом начале процесса обучения веса модели не оптимальны, но мы можем позволить себе использовать более крупные шаги обновления (т. Е. Более высокую скорость обучения) без риска пропустить оптимальные значения. После нескольких эпох обучения веса становятся лучше и лучше адаптируются к нашему набору данных, поэтому мы замедляем темп обучения и более тщательно исследуем поверхность обучения.

Политика одного цикла имеет довольно простую реализацию, если мы используем ранее показанный класс.Нам нужно только добавить линейный сегмент, предшествующий затуханию косинуса, как показывают линии 27-30 .

Последний шаг — обернуть планировщики интерфейсом обратного вызова. Пример реализации здесь не показан, чтобы этот пост был кратким и легким для чтения. Однако вы можете найти полностью функциональный код в вышеупомянутом блокноте Jupyter.

Stream Logger

Последнее, что мы хотели бы добавить, — это запись в журнал, чтобы увидеть, насколько хорошо наша модель работает в процессе обучения.Самый упрощенный подход — вывести статистику в стандартный поток вывода. Однако вы можете сохранить его в CSV-файл или даже отправить в качестве уведомления на свой мобильный телефон.

Итак, мы готовы начать использовать наш цикл обучения!

Теперь, когда обратные вызовы готовы, пора показать, как работает наш цикл обучения. Для этого возьмем вездесущий набор данных MNIST. Вы можете легко обучить его даже на CPU за несколько минут.

Набор данных очень прост для современных архитектур и алгоритмов глубокого обучения.Следовательно, мы можем использовать относительно неглубокую архитектуру с несколькими сверточными и линейными слоями.

Здесь мы не используем трансферное обучение, но вы определенно должны использовать его при работе над повседневными задачами. Это значительно ускоряет сходимость вашей сети по сравнению с обучением с нуля.

Далее мы используем пакет torchvision , чтобы упростить загрузку набора данных и итерацию. Также мы применяем несколько методов аугментации для улучшения качества модели. Затем мы создаем группу обратных вызовов, которая добавляет к нашему основному циклу обучения ряд функций.Наконец, мы делаем пару небольших приготовлений и вызываем обучающую функцию для оптимизации модели.

Вы должны получить результат, аналогичный показанному ниже.

 Эпоха: 1 | train_loss = 0.8907, train_accuracy = 0.6387, valid_loss = 0.1027, valid_accuracy = 0.9695poch: 2 | train_loss = 0.4990, train_accuracy = 0.8822, valid_loss = 0.0828, valid_accuracy = 0.9794Epoch: 3 | train_loss = 0.3639, train_accuracy = 0.9086, valid_loss = 0.0723, valid_accuracy = 0.9823 

Обратите внимание, что показанный выше код включает функцию make_phases () , которая здесь не показана.Пожалуйста, обратитесь к ноутбуку, чтобы увидеть его реализацию. По сути, он обертывает загрузчики данных тонкими структурами, помогая отслеживать показатели производительности во время обучения модели.

Конечная цель инженера по глубокому обучению — создать надежное и точное решение для определенного набора данных и задачи. Лучший способ достичь цели — использовать проверенные инструменты, а также хорошо поддерживаемые фреймворки и библиотеки, протестированные во многих случаях использования пользователями по всему миру.

Однако, если вы хотите разбираться в науке о данных и в конечном итоге создавать свои собственные решения, вам, вероятно, «следует понимать обратную связь».Хорошее знание своих инструментов дает вам возможность адаптировать их к вашим конкретным потребностям, добавлять новые функции и быстрее изучать новые инструменты.

Я считаю, что соблюдение баланса между использованием проверенных API-интерфейсов и пониманием «низкоуровневых» деталей делает вас лучшим инженером, который может легко переносить полученные знания на новые платформы, языки и интерфейсы.

Как с нуля создать готовый к работе цикл Deep Learning Training в Tensorflow

Обучение, без сомнения, является наиболее важной частью разработки приложения для машинного обучения.Это когда вы начинаете понимать, стоит ли ваша модель того, как должны выглядеть ваши гиперпараметры и что вам нужно изменить в своей архитектуре. В целом, большинство инженеров машинного обучения тратят немало времени на обучение, экспериментирование с различными моделями, настройку их архитектуры и определение лучших показателей и потерь для решения своей проблемы.

В этой статье мы продолжаем серию «Глубокое обучение в производстве» , создавая тренажер модели для нашего примера сегментации , который мы используем до сих пор.Я подумал, что на этот раз было бы неплохо вместо того, чтобы описывать основные темы и принципы разработки программного обеспечения, шаг за шагом пройти весь жизненный цикл разработки. Итак, мы запрограммируем весь класс тренера, как и в повседневной работе. Это также прекрасная возможность применить все лучшие практики, о которых мы говорили в этой серии. Мы собираемся изучить, как мы можем создавать высокопроизводительное и легко обслуживаемое программное обеспечение в режиме реального времени.

Так что будьте готовы на этот раз к большому количеству кода.Без лишних слов, приступим.

Построение цикла обучения в Tensorflow

Перво-наперво. Давайте вспомним наш код до сих пор. Все, что у нас есть в нашей записной книжке на данный момент, — это шаблонный код Keras, который включает в себя компиляцию и подгонку модели.

 
 self.model.compile (optimizer = self.config.train.optimizer.type, 
 
 loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True), 
 
 metrics = self.config.train.metrics) 
 
 LOG.info ('Обучение начато') 
 
 model_history = self.model.fit (self.train_dataset, epochs = self.epoches, 
 
 step_per_epoch = self.steps_per_epoch = self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch .validation_steps, 
 
 validation_data = self.test_dataset) 
 
 return model_history.history ['loss'], model_history.history ['val_loss'] 
 

Перед тем, как мы продолжим, следует кое-что отметить.Поскольку мы получаем большую часть наших гиперпараметров из файла конфигурации, я думаю, было бы полезно знать, что именно мы здесь используем. В частности, мы выбираем «SparseCategoricalCrossentropy» в качестве нашей потери, оптимизатор Adam и «SparseCategoricalAccuracy» в качестве основного показателя.

Также обратите внимание, что я использую Python 3.7 и Tensorflow 2.0. Чтобы увидеть мою полную настройку и следить за ней, вы можете вернуться к первой статье серии, в которой мы настраивали наш ноутбук, и в общих чертах обрисовать нашу проблему и конечную цель.

Для простоты, я думаю, мы можем заменить приведенный выше код в функции поезда внутри нашего класса модели на следующий код:

 
 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam () 
 
 loss = tf.keras. loss.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True) 
 
 metrics = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy () 
 
 trainer = Trainer (self.model, self.train_dataset, loss, optimizer, metrics, self.epoches) 
. () 
 

Все, что я здесь делаю, — это определяю оптимизатор, потери, метрики и передаю их вместе с моделью и набором данных в обучающий класс под названием «Trainer».Создав новый экземпляр класса, мы можем вызвать метод train, запускающий начало нашего обучения.

Хорошая практика — попытаться не дать классу знать обо всех других компонентах приложения, таких как модель и данные. Каждый класс должен иметь единственную цель и выполнять только одну задачу, не зависящую от других элементов.

Это то, что мы называем разделением задач , и это жизненно важная концепция для обеспечения ремонтопригодности и масштабируемости нашего программного обеспечения.

Итак, давайте определим наш класс в отдельном файле. Обычно у меня есть папка с именем Executionors, в которую включены все основные функции машинного обучения, такие как обучение, проверка и прогнозирование, но вы, очевидно, можете делать все, что захотите. Каждый трейнер зависит только от шести вещей: модели, входных данных, функции потерь, оптимизатора, метрики и количества эпох.

 
 class Trainer: 
 
 def __init __ (self, model, input, loss_fn, optimizer, metric, epoches): 
 
 self.model = model 
 
 self.input = input 
 
 self.loss_fn = loss_fn 
 
 self.optimizer = optimizer 
 
 self.metric = metric 
 
 self.epoches = epoches 
 

Как видите, здесь нет ничего необычного. Внутри класса Trainer нам также нужна функция обучения , , которая будет иметь общие функциональные возможности обучения, и функция train_step , которая будет содержать только один шаг обучения.

В большинстве случаев предпочтительнее иметь собственный цикл обучения вместо того, чтобы полагаться на высокоуровневые API, такие как Keras, потому что мы можем настроить каждую мелочь и иметь полный контроль над процессом.

В функции train_step мы выполняем фактическое обучение одного пакета. Во-первых, нам нужно получить обучающие переменные, известные как веса модели, и извлечь входные данные и метку из пакета.

 
 trainable_variables = self.model.trainable_variables 
 
 input, labels = batch 
 

Затем нам нужно ввести входные данные в модель и рассчитать потери на основе меток и прогноза Unet.

 
 с tf.GradientTape () в качестве ленты: 
 
 прогнозов = self.модель (входы) 
 
 step_loss = self.loss_fn (метки, прогнозы) 
 

Мы используем tf.GradientTape () из Tensorflow для захвата градиентов на этом этапе. Затем мы можем применить их в оптимизаторе и изменить веса соответственно.

 
 grads = tape.gradient (step_loss, trainable_variables) 
 
 self.optimizer.apply_gradients (zip (grads, trainable_variables)) 
 

По сути, мы запускаем алгоритм обратного распространения, используя API, предоставляемые Tensorflow.Для очень низкого уровня понимания того, как работает обратное распространение, вы можете прочитать нашу статью о создании нейронной сети с нуля.

Наконец, нам нужно обновить нашу метрику и вернуть потерю шагов и прогнозы, которые будут использоваться функцией поезда

 
 self.metric.update_state (метки, прогнозы) 
 
 вернуть step_loss, прогнозы 
 

И наконец у нас есть что-то вроде этого:

 
 def train_step (self, batch): 
 
 trainable_variables = self.model.trainable_variables 
 
 входов, метки = партия 
 
 с tf.GradientTape () в качестве ленты: 
 
 прогнозов = self.model (входы) 
 
 step_loss = self.loss_fn (метки, прогнозы) 
 
 града = лента.градиент (step_loss, trainable_variables) 
 
 self.optimizer.apply_gradients (zip (grads, trainable_variables)) 
 
 self.metric.update_state (label, predictions) 
 
 return step_loss, predictions 
 

Теперь перейдем к методу train.Метод train будет просто циклом for, который выполняет итерацию по количеству эпох, и второстепенным циклом for внутри, который обучает каждый пакет (это наш шаг обучения).

 
 def train (self): 
 
 для эпохи в диапазоне (self.epoches): 
 
 LOG.info (f'Start epoch {epoch} ') 
 
 для шага, training_batch in enumerate (self.input): 
 
 step_loss, predictions = self.train_step (training_batch) 
 
 LOG.info ("Потери на шаге% d:%.2f "% (step, step_loss)) 
 
 train_acc = self.metric.result () 
 
 LOG.info (f'Saved checkpoint: {save_path} ') 
 

Как я упоминал ранее, у нас просто два цикла for и много журналов. Предоставление журналов жизненно важно, чтобы мы могли иметь четкое представление о том, что происходит внутри вычислительного графа. Таким образом, мы можем остановить / продолжить обучение на основе информации, которую мы получили от них, и распознать ошибки и ошибки немедленно.Переменная LOG — это константа, определенная в верхней части файла, которая инициализирует утилиту ведения журнала.

 
 LOG = get_logger ('trainer') 
 

Для получения дополнительной информации об этом и о том, как использовать журналы в приложении глубокого обучения, см. Нашу предыдущую статью серии, посвященную отладке и ведению журнала.

Несколько наблюдений, прежде чем мы продолжим: Прежде всего, входными данными является набор данных тензорного потока (tf.data), и, как вы можете видеть, мы можем перебирать его, как мы это делаем для обычного массива или списка. Мы также рассмотрели это в предыдущей статье о предварительной обработке данных.Во-вторых, я уверен, вы заметили, что мы фиксируем потери и точность на протяжении всей программы. Это не только для предоставления журналов, но и для визуализации нашего обучения с помощью Tensorboard. Подробнее об этом через некоторое время.

В-третьих, нам нужен способ периодически сохранять состояние нашего обучения, потому что модели глубокого обучения могут тренироваться в течение длительного времени. И я имею в виду много времени. Чтобы избежать потери веса и впоследствии иметь возможность повторно использовать обученную модель, нам необходимо включить какие-то контрольные точки.К счастью, для этого уже есть встроенная функция.

В качестве дополнительного материала я настоятельно рекомендую курс TensorFlow: Advanced Techniques Specialization от deeplearning.ai, размещенного на Coursera, который даст вам базовое понимание Tensorflow

Контрольные точки обучения

Фактически, сохранение текущего состояния в контрольных точках довольно легко. Все, что нам нужно сделать, это определить менеджера контрольной точки и начальную контрольную точку, чтобы продолжить обучение оттуда.Если мы обучаем модель впервые, она будет пустой, иначе она будет загружена из внешней папки. Итак, в нашей функции init у нас есть:

 
 self.checkpoint = tf.train.Checkpoint (optimizer = optimizer, model = model) 
 
 self.checkpoint_manager = tf.train.CheckpointManager (self.checkpoint, '. / tf_ckpts ') 
 

Контрольная точка определяется оптимизатором и моделью, а менеджер контрольных точек — начальной контрольной точкой и папкой для их сохранения.И чтобы сохранить текущее состояние, все, что нам нужно сделать, это:

 
 save_path = self.checkpoint_manager.save () 
 
 LOG.info (f'Saved checkpoint: {save_path} ') 
 

Обычно мы помещаем это в конец каждой эпохи или после того, как подмножество из них завершено.

Сохранение обученной модели

После завершения всего обучения мы хотим сохранить нашу обученную модель, чтобы мы могли использовать ее для обслуживания реальных пользователей. Опять же, в Tensorflow это довольно просто и может быть выполнено в пару строк:

 
 self.model_save_path = 'saved_models /' 
 
 save_path = os.path.join (self.model_save_path, "unet / 1 /") 
 
 tf.saved_model.save (self.model, save_path) 
 

И, конечно же, загрузка сохраненная модель тоже не может быть такой сложной:

 
 model = tf.saved_model.load (save_path) 
 

Визуализация обучения с помощью Tensorboard

Если вы такой же визуальный человек, как я, журналов — не самое простое занятие. посмотрите, пытаясь понять, как проходит ваше обучение .Было бы гораздо лучше иметь способ визуализировать процесс и смотреть на диаграммы, а не на строки и строки журналов. Если вы не знаете о таком инструменте, Tensorboard — это способ построить метрики, полученные во время обучения, и создать для них красивые графики. Это также очень хороший способ увидеть вычислительный граф и получить высокоуровневое изображение всей нашей архитектуры. И это также несложно использовать (удивительно, да?)

tf.summary — очень элегантный метод записи наших показателей в журналы, которые позже могут быть использованы Tensorboard.Мы можем создать сводный писатель, используя внешний путь, например:

 
 self.train_log_dir = 'logs / gradient_tape /' 
 
 self.train_summary_writer = tf.summary.create_file_writer (self.train_log_dir) 
 

И в конце каждую эпоху, мы можем использовать этот модуль записи для сохранения текущих показателей, как в примере ниже:

 
 def _write_summary (self, loss, epoch): 
 
 with self.train_summary_writer.as_default (): 
 
 tf.summary.scalar ( 'убыток', убыток, шаг = эпоха) 
 
 тс.summary.scalar ('precision', self.metric.result (), step = epoch) 
 

Некоторые вещи, на которые следует обратить внимание:

• tf.summary.scalar создает файл и записывает метрики под капотом

• Журналы на самом деле сохраняются в двоичном формате, поэтому мы не можем их прочитать

• Мы можем либо передать метрику в качестве аргумента функции (как мы делаем для потерь), либо мы можем использовать tf.metric который сохраняет состояние внутри вычислительного графа

Для последнего мы можем обновить метрику внутри графа, используя

 
 self.metric.update_state (метки, прогнозы) 
 

А затем получить текущее состояние по:

 
 self.metric.result () 
 

где:

 
 self.metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy () 
 

После того, как мы напишем сводку, мы можем развернуть Tensorboard на нашем локальном хосте, выполнив следующую команду:

 
 $ tensorboard --logdir logs / gradient_tape 
 

И вот:

Tensorboard будет продолжать печатать метрики во время обучения. Я настоятельно рекомендую потратить немного времени и поиграть с ним, чтобы вы имели четкое представление обо всех удивительных вещах, которые мы можем сделать. . Поверьте, это будет очень полезно для ваших будущих проектов.

Прежде чем мы завершим эту статью, я хотел бы упомянуть одну вещь, которую мы не затронули. И это подтверждение. В большинстве случаев после того, как мы выполняем какое-то обучение, мы применяем процедуру проверки, чтобы мы могли быть уверены, что наши результаты верны, а их модель не переоснащена.Здесь применяются в точности те же принципы, о которых мы говорили до сих пор. У нас по-прежнему будет test и функция test_step, и мы по-прежнему будем использовать tf.metrics, logs и Tensorboard. На самом деле, в 90% случаев это не так уж и отличается от тренировок. Единственная разница в том, что нам не нужно вычислять градиенты.

Заключение

Мы увидели, как создать собственный трейнер с нуля, а также познакомились с некоторыми передовыми практиками, позволяющими поддерживать его в обслуживании и расширять. Параллельно мы погрузились в некоторые уловки Tensorflow, чтобы сделать код намного меньше и проще.Позвольте мне сказать вам, что это именно тот мыслительный процесс, которому я следовал бы в реальном проекте, и код, который будет запускаться в производственной среде, будет почти идентичен этому. Я надеюсь, что вы найдете этот тип статей полезными, и сообщите нам, если вы хотите увидеть их больше. Конечно, всегда есть способы и методы для дальнейшей оптимизации, но я думаю, что вы уже поняли суть. Полный код можно найти в нашем репозитории Github

Следующие две статьи также будут посвящены обучению и его оптимизации.Мы увидим, как распределить наше обучение на графических процессорах и нескольких машинах. Затем мы представим полный пример того, как запустить учебное задание в облаке.

Я только что понял, что это седьмая статья в серии и не думаю, что она скоро закончится. Нам еще есть что обсудить, прежде чем наша модель наконец будет развернута и использована миллионами пользователей. Я надеюсь, что тогда ты все еще будешь со мной.

А пока развлекайтесь и получайте удовольствие от изучения ИИ.

Присоединяйтесь к сообществу AI Summer

Получите доступ к бесплатным ресурсам и образовательному контенту, подписавшись на нашу новостную рассылку

* Мы заботимся о вашей конфиденциальности. AI Summer использует предоставленную вами информацию, чтобы отправлять вам нашу новостную рассылку и связываться с вами по поводу наших продуктов. Вы можете отказаться от подписки на эти сообщения в любое время. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашей Политикой конфиденциальности.

* Раскрытие информации: обратите внимание, что некоторые из приведенных выше ссылок могут быть партнерскими ссылками, и мы будем получать комиссию без каких-либо дополнительных затрат для вас, если вы решите совершить покупку после перехода.

Простой цикл обучения в PyTorch · GitHub

Простой цикл обучения в PyTorch · GitHub

Мгновенно делитесь кодом, заметками и фрагментами.

Простой цикл обучения в PyTorch

	# определить потерю fn и оптимизатор
	критерий = nn.BCELoss ()
	optimizer = optim.Adam (model.parameters (), lr = 0,001)
	# инициализировать пустой список для отслеживания потерь партии
	batch_losses = []
	# обучаем нейросеть за 5 эпох
	для эпохи в диапазоне (5):
	#reset iterator
	dataiter = iter (загрузчик данных)
	для партии в Dataiter:
	# сброс градиентов
	оптимизатор.zero_grad ()
	# прямое распространение по сети
	out = модель (партия [«твиты»])
	# посчитать убыток
	потеря = критерий (выход, партия [«настроения»])
	#track batch loss
	batch_losses.добавить (loss.item ())
	#backpropagation
	убыток. Назад ()
	# обновить параметры
	optimizer.step ()

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Индивидуальный цикл обучения

В большинстве случаев вы захотите обучить свою модель TensorFlow с помощью Keras API, то есть model.compile и model.fit и его вариации. Это базовый и достаточно хороший способ, так как вы можете указать функцию потерь, алгоритм оптимизации, предоставить данные обучения / тестирования и, возможно, обратный вызов.Думаю, есть случаи, когда вам может потребоваться больший контроль над тренировочным процессом, например:

• новый алгоритм оптимизации
• легко изменить градиенты и как рассчитать потери
• ускоренное обучение со всевозможными трюками (например, принуждение учителя)
• улучшенная настройка гиперпараметров (например, использование скорости циклического обучения).

TensorFlow допускает такую ​​настройку с помощью API GradientTape . Вот типичный пример:

  @tf.функция
def training_loop (эпохи, train_dataset, valid_dataset):
  # в каждую эпоху на всем обучении и проверке
  для эпохи в диапазоне (эпох):
    # перечисляем обучающий набор партиями
    for (batch, (features, labels)) в enumerate (train_dataset):
      train_loss = 0
      с tf.GradientTape () в качестве ленты:
        # проход вперед в тренировочном режиме
        logits = модель (особенности, обучение = True)
        # вычислить функцию потери партии
        loss = loss_func (метки, логиты)
      # backprobagation: рассчитайте градиенты и примените их для каждого слоя
      грады = лента.градиент (потеря, model.trainable_variables)
      # накопить потерю тренировок
      train_loss + = optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_variables))
    # вычислить потери при проверке набора
    valid_loss = 0
    для (пакет, (функции, метки)) в перечислении (valid_dataset):
      # прямой проход в режиме вывода
      logits = модель (особенности, обучение = False)
      # накопить потери при проверке
      valid_loss + = loss_func (метки, логиты)
  

Приведенный выше код выполняет каждую эпоху, которую он перечисляет по всему набору данных в бактах.На каждую партию приходится:

• Прямой проход и запись каждой операции на ленту
• Рассчитать потери относительно фактических этикеток
• Используйте записанные операции для выполнения обратного распространения ошибки и вычисления градиентов
• Используйте оптимизатор для настройки веса слоев, применяя градиенты

После того, как проход для всего обучающего набора завершается, обучающий цикл выполняет прямой проход для всего набора проверки в пакетах.Для каждого пакета он выполняет прямой проход и проверяет, находится ли модель в режиме вывода, и вычисляет потерю проверки для этой эпохи. Он суммирует потери, чтобы определить потерю валидации для текущей эпохи.

Обучение — документация detectron2 0.4.1

Из предыдущих руководств теперь у вас может быть пользовательская модель и загрузчик данных. Для проведения обучения пользователи обычно выбирают один из следующих двух стилей:

Цикл индивидуального обучения

Когда модель и загрузчик данных готовы, все остальное, что нужно для написания цикла обучения, может можно найти в PyTorch, и вы можете сами написать цикл обучения.Этот стиль позволяет исследователям более четко управлять всей логикой обучения и иметь полный контроль. Один из таких примеров представлен в tools / plain_train_net.py.

Любая настройка логики обучения затем легко контролируется пользователем.

Трейнер Abstraction

Мы также предоставляем стандартизированную абстракцию «тренера» с система крючков, которая помогает упростить стандартное тренировочное поведение. Он включает следующие два экземпляра:

• SimpleTrainer обеспечивает минимальный цикл обучения для недорогого обучения с одним оптимизатором и одним источником данных, ни с чем другим.Другие задачи (контрольные точки, ведение журнала и т. Д.) Могут быть реализованы с помощью система крючков.

• DefaultTrainer — это SimpleTrainer , инициализированный из конфигурации, используемый tools / train_net.py и множество скриптов. Он включает в себя более стандартное поведение по умолчанию, которое можно было бы выбрать, включая настройки по умолчанию для оптимизатора, расписание скорости обучения, регистрация, оценка, контрольные точки и т. д.

Чтобы настроить DefaultTrainer :

1. Для простой настройки (например,грамм. оптимизатор изменений, анализатор, планировщик LR, загрузчик данных и т. д.), перезаписывают его методы в подклассе, как в tools / train_net.py.

2. Для дополнительных задач во время обучения проверьте подключите систему, чтобы узнать, поддерживается ли она.

   В качестве примера для вывода приветствия во время обучения:

    класс HelloHook (HookBase):
     def after_step (сам):
       если self.trainer.iter% 100 == 0:
         print (f "Здравствуйте, итерация {self.trainer.iter}!")
    

3. Использование системы тренер + крючок означает, что всегда будут некоторые нестандартные формы поведения, которые нельзя поддерживать, особенно в исследованиях.По этой причине мы намеренно оставляем систему тренажера и крючка минимальной, а не мощной. Если что-либо не может быть достигнуто с помощью такой системы, проще начать с tools / plain_train_net.py и реализовать собственную логику обучения вручную.

Регистрация показателей

Во время обучения модели detectron2 и инструктор помещают метрики в централизованное хранилище событий. Вы можете использовать следующий код для доступа к нему и регистрации в нем показателей:

 с сайта detectron2.utils.импорт событий get_event_storage  # внутри модели:
при самостоятельном обучении:
 value = # вычислить значение из входных данных
 хранилище = get_event_storage ()
 storage.