Петли тренировочные: Петли тренировочные Kettler черный/желтый цвет — купить за 2999 руб, отзывы в интернет-магазине Спортмастер

Содержание

Тренировочные петли TRX PRO P3

Профессиональная модель TRX. Обладает максимальным весом пользователя в 250 кг. Отлично подойдет для коммерческого использования в фитнес клубах и спортивных залах. Имеет максимальную комплектацию из всей серии

Комплект тренажера TRX PRO P3:
    Оригинальные петли TRX
Петли тренажера TRX PRO P3 оснащены страховочной петлей, что позволяет выполнять упражнения задействуя одну руку или ногу.
    Карабин – Усиленный карабин с шестигранником
Тренажер TRX PRO P3 оснащен усиленным карабином, что исключает возможность его разгиба. С этим карабином Вы точно будете уверены в своей безопасности. Карабин рассчитан на нагрузку до 250кг., так же он устойчив к коррозии. В комплекте TRX PRO P3 так же имеется ключ, для фиксации шестигранника карабина. Это самый надежный карабин из всей серии тренажеров TRX.
    Рукоятки — Прорезиненные
Рукоятки тренажера TRX PRO P3 выполнены из износостойкой резины и имеют текстурный рисунок, что позволяет НЕ проскальзывать рукояткам, увеличивает сцепление и безопасность во время тренировок. Так же они более долговечные, легко моются и не впитывают пот и влагу. Благодаря этому Вы можете проводить тренировку с TRX в любых условиях. Снег, дождь, парящее солнце теперь Вам не помеха!
    Крепление на дверь
Для использования тренажера TRX нет необходимости в сложных конструкциях, Вы можете проводить тренировку дома, в офисе, гостинице и любом удобном для Вас месте! TRX Door Anchor, позволяет закрепить петли TRX в дверном проеме и надежно зафиксировать их, просто закрыв дверь. Крепление очень легко устанавливается и так же легко снимается. После этого любая комната превратится в функциональный зал для Вашей тренировки.
    Регулировка по длине
Регулировка по длине позволит Вам в независимости от вашего роста настроить тренажер TRX под Ваши индивидуальные параметры. В тренажере TRX PRO P3 изменён механизм регулировки длины строп, теперь изменение длины строп стало более быстрым, удобным и безопасным.
    Удлинитель TRX Xtender
TRX Xtender позволяет увеличить длину тренажера и надежно закрепить его практически на любой высоте. Удлинитель отлично подходит для высоких потолков, баскетбольных колец, деревьев, турников и так далее. Длина удлинителя — 1 метр.
    Анкерное крепление — (удлинитель с карабином)
Анкерное крепление тренажера TRX PRO P3 позволит Вам закрепить тренажер на турник, дерево, столб, практически на любую поверхность. Длина — 1 метр.
    Фирменная сумка TRX
Компактная и удобная сумка, позволит Вам всегда иметь под рукой тренажер TRX, в командировке, на прогулке или на отдыхе.
    Руководство по использованию
Руководство по использованию петель TRX PRO P3 включает в себя базовые тренировки и технику безопасности.
    Браслет TRX
В комплект тренажера TRX PRO P3 так же входит фирменный браслет TRX, которой может служить, как напоминание о необходимости тренировки.
    Табличка на дверь
Позволяет безопасно проводить тренировку, предотвратить внезапное открытие двери и срыва тренажера.

Производитель — TRX
Материал — текстиль, металл

Функциональные петли тренажеры TRX для ваших тренировок

Функциональные петли и петли Береша для ваших тренировок.

Интернет-магазин «КроссФитМаг» предлагает своим клиентам тренажер для фитнеса и кроссфита — функциональные петли по доступным ценам, также петли Береша.

Что такое петли Береша и тренажеры для функционального тренинга?

Петли Береша представляют собой специальное снаряжение (петли) для выполнения упражнений на турнике. Петли Береша отлично помогают придать спортивную форму телу, а так же создают благоприятные условия для тренировки мышц пресса. При этом не участвуют ягодичные мышцы и мышцы рук. Положительным свойством петель Береша есть тот факт, что они помогают в исправлении проблем со спиной, улучшить осанку. Это вполне самостоятельное снаряжения для проведения силовых занятий и поддержания тонуса организма. Но больший эффект достигается при использовании вместе с тренажером функциональные петли.

Спортивные функциональные петли – тренажер или снаряд для проведения полноценного

функционального тренинга.

Из-за своих особенностей, тренажер петли – это просто превосходная альтернатива спортивному залу, если у вас нет времени и возможности его посещать, но хочется иметь подтянутую, спортивную фигуру. Ведь петли не только можно использовать дома, но также возможно их взять с собой на улицу, либо в парк, и провести тренировку там. Петли для фитнеса предназначены в первую очередь для развития выносливости, а также способствуют избавлению от лишнего веса. Ввиду высокой стоимости тренажеров торговой марки TRX, позволить их купить могут не все. Мы продаем только аналоги

тренажеров ТРХ, качество которых сопоставимо с оригинальной продукцией. Немного подробнее хотелось бы описать тренажер Pro P5.

Этот тренажер пользуется вполне заслуженной популярностью. Pro P5 — излюбленное снаряжение для групповых и частных занятий у большинства спортсменов, которые длительное время занимаются фитнесом, кроссфитом, гимнастикой. Качественные, изготовленные из современных материалов ремни, прекрасно подойдут для проведения занятий в спортивном зале, так и для использования в домашних условиях. Эта модель, которая была выпущена в 2016 году, имеет страховочную петлю, что позволяет выполнять большинство упражнений, держась за петли только одной рукой. А специальные регулировки позволяют подстроить снаряжение так, как вам будет удобно. Данный тренажер имеет в наличие несколько измененное приспособление для изменения высоты стропы, что позволяет проводить регулировку легко, и затрачивая меньше времени.

Комплектность Pro P5 состоит из таких деталей:

Непосредственно петля с особыми ручками, которая изготовлена с использованием особого прорезиненного материала. Ручки служат для обеспечения надежного сцепления, которое не даёт рукам скользить, и практически не поглощает пот и прочие вещества;
Особый удлинитель с креплением, с помощью которого возможно изменять полезную длину снаряжения и прочно укрепить тренажер на необходимую высоту;
Специальный карабин, который может выдержать до 180 кг;
Шестигранный ключ для фиксирования запора карабина;
Крепление на дверь;
Специальная сумка для носки и хранения снаряжения.

Почему большинство покупателей заказывают функциональные спортивные петли для кроссфита и фитнеса в нашем интернет-магазине?

Все наши товары изготовлены с использованием только качественного материала по современным технологиям. Производитель имеет всю необходимую документацию, что подтверждает качество тренажеров.
Петли Береша и функциональный тренажер можно использовать где угодно. Их можно с легкостью использовать для проведения занятий как дома, так и на площадке на улице.
Являются прекрасным выбором для поддержания в тонусе и развития мышц для многих видов спорта.
Эффективность использования тренажеров Береша и функциональных петлей проявляется уже на следующей тренировке. Превосходно подойдут для занятий как новичкам, так и профессиональным спортсменам.
Петли Береша и тренировочные спортивные петли позволяют проводить занятия, тренировки так же эффективно, как и при использовании разнообразного «железа». Но в отличии от железа, тренировки с помощью петель менее травматичны, а сами занятия проходят более продуктивно и приятно. Тренажеры Береша и спортивные петли практически не наносят вреда вашей спине и шее, чего нельзя сказать о большинстве силовых тренажеров.

Мы являемся официальным представителем от производителя, что положительным образом влияет на стоимость продукции. Следовательно, вы не переплачиваете за посредничество. На стоимость тренажерного комплекса влияет качество материалов, из которого изготовлено снаряжение. Но прошу заметить, что качественное снаряжение, которое сделано с использованием современных технологий, не может стоить дешево!

Оформление заказа на тренажер функциональные петли в каталоге нашего интернет-магазина

Заказ оформляется в несколько этапов:

Вы выбираете подходящую модель, и делаете заказ.
Наши сотрудники перезванивают вам, и обговаривают с вами следующие детали: сроки доставки, место доставки, стоимость.
Мы отправляем вам товар.

Всем клиентам предоставляем информацию для отслеживания товара по всей территории России.

Тренировочные петли для фитнеса и кроссфита, и петли Береша можно приобрести во многих спортивных магазинах, которых много на территории Российской Федерации. В интернет-магазине «КроссФитМаг», на снаряжение и тренажеры цена вполне демократичная, что связано с минимальными наценками. Мы дорожим своей репутацией, поэтому всегда выполняем заказы качественно и в назначенный срок.

Петли trx тренировочные Suspension Training FitStudio

Что такое тренировочные петли-тренажер SuspensionTraining Fit Studio TRX?

Это два ремня с петлями на концах, которые крепятся к перекладине на стене или на потолке. Такая перекладина должна быть способна выдержать вес тела тренирующегося.

Изначально упражнения с петлями были придуманы американским тренером «Морских Котиков» (Navy Seal). Необходимо было поддерживать бойцов в хорошей физической форме даже при отсутствии доступа к силовым тренажёрам, развивать как выносливость, так и координацию и способность удерживать равновесие.

Тренировочные петли TRX приобрели большую популярность и теперь широко используются как профессионалами, так и новичками. Уделяйте всего лишь 20 минут в день на занятия с петлями и уже через неделю вы заметите результат. В настоящее время петли используются профессионалами из NBA, NHL, FIFA и др. Эффективность использования петель уже подтверждена многими фитнес клубами, которые уже не представляют программу тренировки без них. Купить петли для тренировок менее накладно, чем дорогостоящие тренажеры или же абонемент в фитнес клуб.

Преимущества тренировок с петлями SuspensionTraining FitStudio:

Петли TRX – лёгкий и мобильный тренажёр, их можно легко закинуть в сумку и взять с собой в командировку, на отдых или использовать дома;
Можно тренировать всё тело, а также задействовать мышцы-стабилизаторы, которые работают гораздо меньше при выполнении обычных упражнений;
Развитие стабильности кора (мышц, поддерживающих туловище в вертикальном положении), исправление осанки;
Улучшение координации и выносливости.

Комплектация:

Петли с 2 ручками
Крепление для двери
Анкерное крепление с карабином
Сумочка для переноски и хранения
Фирменная инструкция на русском языке
Фирменная книга упражнений
Фирменная табличка на дверь
Фирменная упаковка

Характеристики:

Материал: нейлон, полипропилен, металл.

Размер упаковки: 24х46,2х8,5 см

Выдерживают вес до 250 кг.

Петли TRX:

Быстро и легко устанавливаются
Не занимают много места
Можно закрепить к потолку, легко прикрепить к дверному проему, на шведскую стенку или к турнику

Купить Петли trx тренировочные Suspension Training FitStudio по выгодной цене Вы можете в нашем интернет-магазине – просто положите товар в корзину и оформите заказ, мы быстро его вам доставим.

Примечание: производитель оставляет за собой право вносить незначительные изменения в дизайн, комплектацию, а так же конструктивные изменения, не затрагивая потребительских свойств товара. Информацию о товаре Вы всегда можете уточнить у наших менеджеров по телефону. Если Вам не понравится товар и Вы сообщите нам об этом в течение 24 часов после его поучения, то мы его поменяем или вернем деньги.

Базовые обучающие петли | TensorFlow Core

Из предыдущих руководств 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; (, )
2021-09-22 20 & двоеточие; 35 & двоеточие; 50.826720 & двоеточие; W tenorflow / python / util / util.cc & col; 348] Наборы в настоящее время не считаются последовательностями, но это может измениться в будущем, поэтому постарайтесь избегать их использования.

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 стандартные потери L2, также известные как «среднеквадратическая» ошибка:

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

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

  plt.scatter (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; 8,964072

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 выходных данных с выходными данными (или этикетками)
Использование градиентной ленты для нахождения градиентов
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_учения * 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 = 8,96407
Эпоха 0 и двоеточие; W = 4,62 b = 0,40, потери = 6,17553
Эпоха 1 и двоеточие; W = 4,31 b = 0,73, убыток = 4,36827
Эпоха 2 и двоеточие; W = 4.06 b = 0,99, убыток = 3,19682
Эпоха 3 и двоеточие; W = 3,85 b = 1,19, убыток = 2,43738
Эпоха 4 и двоеточие; W = 3,69 b = 1,36, убыток = 1,94497
Эпоха 5 и двоеточие; W = 3,56 b = 1,49, убыток = 1,62565
Эпоха 6 и толстая кишка; W = 3,45 b = 1,60, убыток = 1,41855
Эпоха 7 и двоеточие; W = 3,36 b = 1,68, убыток = 1,28421
Эпоха 8 и двоеточие; W = 3,29 b = 1,75, убыток = 1,19705
Эпоха 9 и двоеточие; W = 3,23 b = 1,80, убыток = 1,14050

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

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

Текущая потеря и двоеточие; 1,140498

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 = 4.62 b = 0,40, убыток = 6,17553
Эпоха 1 и двоеточие; W = 4,31 b = 0,73, убыток = 4,36827
Эпоха 2 и двоеточие; W = 4,06 b = 0,99, убыток = 3,19682
Эпоха 3 и двоеточие; W = 3,85 b = 1,19, убыток = 2,43738
Эпоха 4 и двоеточие; W = 3,69 b = 1,36, убыток = 1,94497
Эпоха 5 и двоеточие; W = 3,56 b = 1,49, убыток = 1,62565
Эпоха 6 и толстая кишка; W = 3,45 b = 1,60, убыток = 1,41855
Эпоха 7 и двоеточие; W = 3,36 b = 1,68, убыток = 1,28421
Эпоха 8 и двоеточие; W = 3,29 b = 1,75, убыток = 1,19705
Эпоха 9 и двоеточие; W = 3,23 b = 1,80, убыток = 1,14050

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 (). Вы можете
    # 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 227 мс / шаг - потеря и двоеточие; 8,9641
Эпоха 2/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 6.1755
Эпоха 3/10
1/1 [==============================] - 0 с 3 мс / шаг - потеря и двоеточие; 4,3683
Эпоха 4/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 3,1968
Эпоха 5/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 2,4374
Эпоха 6/10
1/1 [==============================] - 0 с 3 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,9450
Эпоха 7/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,6257
Эпоха 8/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1. 4185
Эпоха 9/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,2842
Эпоха 10/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,1971

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, чтобы обучить 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 = "предсказания") (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)

Загрузка данных из https & col; // storage.googleapis.com / tensorflow / tf-keras-datasets / mnist.npz
11493376/114 [==============================] - 1 с 0 мкс / шаг
11501568/114 [==============================] - 1 с 0 мкс / шаг
 

  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; 68,7478
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 1,9448
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400 & двоеточие; 1,1859
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0.6914
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца

Начало эпохи 1
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0 & двоеточие; 0,9113
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 0,9550
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400 & двоеточие; 0,5139
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0,7227
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца
 

  Низкоуровневая обработка метрик 

  Давайте добавим в этот базовый цикл мониторинг метрик. 

  Вы можете легко повторно использовать встроенные метрики (или пользовательские метрики, 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; 88,9958
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 2,2214
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400 & двоеточие; 1,3083
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0.8282
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца
Обучение в соответствии с эпохой и двоеточием; 0,7406
Подтверждение согласно & двоеточию; 0,8201
Затраченное время & двоеточие; 6,31 с

Начало эпохи 1
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0 & двоеточие; 0,3276
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 0,4819
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400 & двоеточие; 0,5971
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0. 5862
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца
Обучение в соответствии с эпохой и двоеточием; 0,8474
Подтверждение согласно & двоеточию; 0,8676
Затраченное время & двоеточие; 5,98 с
 

  Увеличение скорости тренировки с помощью функции 
 tf.  

  Среда выполнения по умолчанию в TensorFlow 2:
нетерпеливое исполнение.
Таким образом, наш цикл обучения выше выполняется с готовностью. 

  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.функция
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.функция
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; 0,7921
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 0,7755
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400 & двоеточие; 0,1564
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0,3181
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца
Обучение в соответствии с эпохой и двоеточием; 0,8788
Подтверждение согласно & двоеточию; 0.8866
Затраченное время & двоеточие; 1,59 с

Начало эпохи 1
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0 & двоеточие; 0,5222
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200 & двоеточие; 0,4574
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400 & двоеточие; 0,4035
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600 & двоеточие; 0,7561
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца
Обучение в соответствии с эпохой и двоеточием; 0,8959
Подтверждение согласно & двоеточию; 0. 9028
Затраченное время & двоеточие; 1,27 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.функция
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 распространения 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 изображения по сравнению с реальными. 

  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 созданными 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 шага обучения 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 (учтите, 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; 0.69
состязательный проигрыш на шаге 0 и двоеточие; 0,69
 

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

    
     Настройка обучающих циклов в TensorFlow 2.0 на основе весов и смещений 
  Лично мне очень нравится TensorFlow 2.0 - мне нравится, как команда TensorFlow расширила всю экосистему и насколько они совместимы, мне нравится, как они действительно продвинули  tf. keras  и как легко теперь подключить  тс.keras  с собственными модулями TensorFlow. Но что мне больше всего нравится, так это возможность настраивать мои тренировочные циклы, как никогда раньше. Даже если я создаю свои модели с использованием классического  Sequential  API Keras, я все равно могу писать свои собственные циклы обучения с нуля и абсолютно  владеть процессом обучения . Если вы хотите прочитать краткое изложение того, что недавно появилось в TensorFlow 2.0, эта статья может стать хорошим местом для начала. 
 
  Использовать веса и смещения (W&B) с Keras так же просто, как добавить  WandbCallback  к вашей модели .подходят модели  или .fit_generator  функций. Но что, если вы пишете свои собственные циклы обучения? В этом случае интеграция W&B может быть немного сложнее. В этой статье показано, как это сделать. 
 
  Вы можете найти сопроводительный код в этой записной книжке Colab.  Некоторые части кода основаны на официальных руководствах и руководствах TensorFlow. 
  Что такое индивидуальный цикл обучения? 
  Вам может быть интересно, как выглядит настройка цикла обучения или его написание с нуля.Итак, прежде чем мы углубимся в детали использования W&B в настраиваемом цикле обучения ,  давайте рассмотрим это. 
  Хотя такие функции, как  fit  и  fit_generator , облегчают жизнь инженеру по машинному обучению, если вы проводите исследования или хотите иметь больший контроль над параметрами вашей модели и их обновлением, эти функции могут быть не лучшими. выбор. Именно поэтому идея  GradientTape  была представлена в TensorFlow 2.0, которая позволяет вам буквально  наблюдать градиенты , пока ваша модель обучается, а также то, как параметры модели обновляются с использованием этих градиентов.Возьмем пример: 
  # Обучите модель 
  @ tf.function # Ускоряет работу 
  # https://www. tensorflow.org/tutorials/customization/performance 
  def model_train (features, label): 
  # Определите контекст GradientTape 
  с tf.GradientTape () как tape: 
  # Получите вероятности 
  предсказания = модель (особенности) 
  # Вычислите потери 
  loss = loss_func (метки, прогнозы) 
  # Получите градиенты 
  градиенты = лента.gradient (loss, model.trainable_variables) 
  # Обновить веса 
  optimizer.apply_gradients (zip (gradient, model.trainable_variables)) 
  
 
  # Обновить потерю и точность 
  train_loss (loss train) 9050c 9050 метки, прогнозы) 
 
  Здесь следует отметить пару вещей: 
    tf.GradientTape  context позволяет вам наблюдать за обучаемыми переменными вашей модели и записывать операции для выполнения автоматического дифференцирования. Больше информации здесь. 
  Следующие два шага являются обычными - вы прогоняете входные параметры через модель и вычисляете потери. 
  Теперь  gradient = tape.gradient (loss, model.trainable_variables)  фактически выполняет дифференцирование и дает вам градиенты функции потерь относительно параметров, то есть обучаемых переменных вашей модели.   Примечание  , что необходимая взаимозависимость (для дифференциации) между функцией потерь и обучаемыми переменными автоматически управляется  tf.Контекст GradientTape . 
   optimizer.apply_gradients (zip (gradient, model.trainable_variables))  выполняет обновления параметров в модели. 
 
 
  И все! 
 
  Это грубая симуляция классической функции  fit , предоставляемой Keras, но обратите внимание, что теперь у нас есть гибкость, позволяющая контролировать, как мы хотим, чтобы обновления параметров происходили в нашей модели, среди прочего.  
 
  Примечание относительно декларативного API vs.императивный API 
  Модель, которую мы использовали на предыдущем шаге, была создана с использованием классического  Sequential  API Keras: 
 
  model = Sequential () 
  model.add (Conv2D (16, (5, 5), активация = "relu", 
  input_shape = (28, 28,1))) 
  model.add (MaxPooling2D (pool_size = (2, 2))) 
  model.add (Conv2D (32, (5, 5) , Activation = "relu")) 
  model.add (MaxPooling2D (pool_size = (2, 2))) 
  model.add (Dropout (0.2)) 
  model.add (Flatten ()) 
  model.add (Dense (128, activate = "relu")) 
  model.add (Dense (len (CLASSES), activate = "softmax")) 
 
  Ничего особенного, Я слышал тебя. Что интересно, теперь вы можете использовать эту последовательную модель и иметь полную гибкость в том, как она тренируется.  Что еще более интересно, это не конец настройки - вы можете полностью контролировать поток операций в своих моделях. Вот приложение: 
 
  класс CustomModel (tensorflow.keras.Model): 
  def __init __ (self): 
  super (CustomModel, self) .__ init __ () 
  self.do1 = tf.keras.layers.Dropout (rate = 0.2, input_shape = (shape,)) 
  self.fc1 = tf.keras.layers.Dense (units = 64, activate = "relu") 
  self.do2 = tf.keras.layers.Dropout (rate = 0.2) 
  self.fc2 = tf. keras.layers.Dense (units = 64, activate = "relu") 
  self.do3 = tf.keras.layers.Dropout (rate = 0.2) 
  self.out = tf.keras.layers.Dense (units = 1, activate = "sigmoid") 
  
 
  def call (self, x): 
  x = self.do1 (x) 
  x = self. fc1 (x) 
  x = self.do2 (x) 
  x = self.fc2 (x) 
  x = self.do3 (x) 
  return self.out (x) 
 
  Подробнее о синергия между декларативным и императивным дизайном API в TensorFlow отсюда. В качестве упражнения попробуйте преобразовать определение нашей последовательной модели в императивный дизайн, как показано выше.
 
  Этот раздел проведет вас через следующие шаги: 
   Отслеживание потерь и оценок точности вашей модели с помощью W&B, когда модель обучается в индивидуальной настройке. 
  Выберите набор изображений (спойлер: мы будем использовать набор данных FashionMNIST) из тестового набора случайным образом и возьмите прогнозы модели , пока модель обучается . Теперь, как регистрировать эти изображения и прогнозы с помощью W&B? 
 
 
  Давайте займемся этим.
 
  Наш набор данных: FashionMNIST 

   Шаги загрузки и предварительной обработки набора данных довольно просты, если предположить, что вы уже работали с набором данных раньше.  
 
  # Загрузить набор данных FashionMNIST, масштабировать значения пикселей 
  (X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data () 
  X_train = X_train / 255. 
  X_test = X_test / 255. 
 
  Вы, наверное, заметили ранее, что наша последовательная модель представляет собой неглубокую сверточную нейронную сеть.И для того, чтобы изображения работали с CNN (особенно с теми, которые определены с помощью Keras), нам нужно иметь размер канала. Давайте сделаем это: 
 
  # Изменить форму входных данных 
  X_train = X_train.reshape (-1, 28, 28, 1) 
  X_test = X_test.reshape (-1, 28, 28, 1) 
  Давайте теперь пакет набор данных: 
 
  # Пакеты из 64 
  train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices ((X_train, y_train)). batch (64) 
  test_ds = tf. data.Dataset.from y_tensor_slices ((X_tensor_slices) ).партия (64) 
 
  И все! 
 
  Обратите внимание на использование здесь  tf.data . Модуль данных TensorFlow предлагает множество полезных функций для создания гибких и быстрых конвейеров данных. Начните с модуля  данных  здесь. 
 
  Обучение модели и использование W&B 
  Модель уже определена для нас. Инструкции по обучению модели определены следующей функцией, к которой мы вернулись ранее: 
 
  # Обучить модель 
  @tf.function 
  def model_train (features, labels): 
  # Определите контекст GradientTape 
  с tf.GradientTape () как tape: 
  # Получите вероятности 
  predictions = model (features) 
  # Рассчитайте потери 
  loss = loss_func (labels, predictions) 
  # Получить градиенты 
  gradient = tape. gradient (loss, model.trainable_variables) 
  # Обновить веса 
  optimizer.apply_gradients (zip (gradient, model.trainable_variables)) 
  
 
  # Обновить потерю и точность 
  train_loss (loss) 
  train_acc (метки, прогнозы) 
 
  Точно так же мы можем определить небольшую функцию для нашего model: 
 
  # Проверка модели 
  @ tf.function 
  def model_validate (features, labels): 
  predictions = model (features) 
  v_loss = loss_func (label valid, predictions) 
  
 90_505 9050 ( v_loss) 
  valid_acc (метки, прогнозы) 
 
  Теперь мы абсолютно готовы начать обучение модели: 
 
  # Обучить модель для 5 эпох 
  для эпох в диапазоне (5): 
  # Запустить модели через поезд и тестовые наборы соответственно 
  для (функции, метки) в train_ds: 
  model_train (функции, метки) 
  
 
 9050 4 для test_features, test_labels в test_ds:   model_validate (test_features, test_labels) 
  
  # Получите результаты 
  (loss, acc) = train_loss. result (), train_acc.result () 
  (val_loss, val_acc) = valid_loss.result (), valid_acc.result () 
  
  # Очистить текущее состояние метрик 
  train_loss.reset_states (), train_acc. reset_states () 
  valid_loss.reset_states (), valid_acc.reset_states () 
  
  # Локальное ведение журнала 
  template = "Эпоха {}, потеря: {: .3f}, acc: {: .3f}, val_loss: {: .3f}, val_acc: {: .3f} "
  печать (шаблон.format (эпоха + 1, 
  потеря, 
  acc, 
  val_loss, 
  val_acc)) 
  
  # Запись с помощью W&B 
  wandb.log ({"train_loss": loss.numpy , 
 "train_accuracy": acc.numpy (), 
  "val_loss": val_loss. numpy (), 
  "val_accuracy": val_acc.numpy () 
 }) 
  get_sample_predictions () #  позже  
  Локально выводится примерно так: 
  
 
  Эпоха 1, потеря: 0.544, acc: 0.802, val_loss: 0.429, val_acc: 0.845 
  Epoch 2, loss: 0.361, acc: 0.871, val_loss: 0.377, val_acc: 0.860 
  Epoch 3, loss: 0.309, acc: 0.888, val_loss: 0.351, val_acc: 0,869 
  Эпоха 4, потеря: 0,277, acc: 0,899, val_loss: 0,336, val_acc: 0,873 
  Эпоха 5, потеря: 0,252, acc: 0,908, val_loss: 0,323, val_acc: 0,882 
 
  И на W&B запустите страницу, вы получите всю тонкость сюжета: 
 
  Похоже, модель тренируется правильно.Мне всегда хотелось иметь графики, на которых будут наложены показатели обучения и проверки. W&B дает мне гораздо лучшее представление о ходе обучения модели, чем отдельные графики, показанные выше.  С W&B это очень просто - вот короткое видео о том, как вы можете построить на одном графике точность обучения и проверки. 
 
  И теперь у меня есть наложенные графики: 
 
  Функция get_sample_predictions 

   Давайте посмотрим на определение функции: 
 
  # Возьмите случайные изображения из теста и сделайте прогнозы, используя 
  # модель * while это обучение * и записать их, используя WnB 
  def get_sample_predictions (): 
  predictions = [] 
  images = [] 
  random_indices = np.random.choice (X_test.shape [0], 25) 
  для индекса в random_indices: 
  image = X_test [index] .reshape (1, 28, 28, 1) 
  prediction = np.argmax (model (image ) .numpy (), axis = 1) 
  prediction = CLASSES [int (prediction)] 
  
  images. append (image) 
  predictions.append (prediction) 
  
  wandb.log ({"predictions ": [wandb.Image (image, caption = prediction) 
  для (изображение, прогноз) в zip (изображения, прогнозы)]}) 
  Как следует из комментария выше,  get_sample_predictions  помогает вам регистрировать набор случайно выбранных изображения из тестового набора и их прогнозы модели во время обучения модели.На самом деле это очень легко сделать, если вы используете  WandbCallback  с аргументами  data_type = "image", label = CLASSES . Но сделать то же самое в индивидуальном цикле обучения тоже можно. 
 
  Теперь, когда я перехожу на страницу выполнения W&B и прокручиваю вниз, я легко вижу, что  get_sample_prediction  творит чудеса: 
 
  Заключение 
  Итак, это все для этой статьи. Я надеюсь, что теперь вы будете много экспериментировать с TensorFlow 2. 0 функции, представленные в статье. Покажите нам, как вы настраиваете свои тренировочные циклы и используете W&B для автоматического отслеживания прогресса тренировки ваших моделей. 
  Пользовательские петли с luz   Пользовательские петли с luz








  Библиотека  (фонарик)
библиотека (luz)  
  Luz - это API-интерфейс более высокого уровня для torch, который разработан для обеспечения высокой гибкости, предоставляя многоуровневый API-интерфейс, который позволяет использовать его независимо от уровня контроля, необходимого для вашего цикла обучения. 
  В эпизоде «Начало работы» мы увидели основы luz и то, как быстро изменять части цикла обучения, используя обратные вызовы и настраиваемые метрики.В этом документе мы расскажем, как luz позволяет пользователю получить детальный контроль цикла обучения. 
  В части использования обратных вызовов есть еще три способа, которыми вы можете использовать luz в зависимости от того, какой контроль вам нужен: 
     Несколько оптимизаторов или потери : вы можете оптимизировать две функции потерь, каждая с собственным оптимизатором, но вы все равно не хотите изменять  backward ()  -  zero_grad ()  и  step ()  звонки. Это распространено в таких моделях, как GAN (Generative Adversarial Networks), когда у вас есть конкурирующие нейронные сети, обученные с разными потерями и оптимизаторами. 
 
    Полностью гибкий шаг:  Вы можете контролировать, как вызывать  backward () ,  zero_grad ()  и  step () , а также, возможно, иметь больший контроль над вычислением градиента. Например, вы можете захотеть использовать «виртуальные размеры партии», т. Е. вы накапливаете градиенты за несколько шагов перед обновлением весов.
 
    Полностью гибкий цикл : Ваш цикл обучения может быть любым, но вы все равно хотите использовать luz для управления размещением на устройстве загрузчиков данных, оптимизаторов и моделей. Смотрите виньетку с ускорителем. 
 
 
  Давайте рассмотрим упрощенную версию  net , которую мы реализовали в виньетке для начала работы: 
   net <- nn_module (
  "Сеть",
  initialize = function () {
    self $ fc1 <- nn_linear (100, 50)
    self $ fc1 <- nn_linear (50, 10)
  },
  вперед = функция (х) {
    х%>%
      self $ fc1 ()%>%
      nnf_relu ()%>%
      self $ fc2 ()
  }
)  
  Используя самый высокий уровень luz API, мы бы поместили его, используя: 
   подогнано <- net%>%
  настраивать(
    потеря = nn_cross_entropy_loss (),
    optimizer = optim_adam,
    метрики = список (
      luz_metric_accuracy
    )
  )%>%
  подходят (train_dl, эпохи = 10, valid_data = test_dl)  

   Несколько оптимизаторов  
  Предположим, мы хотим провести эксперимент, в котором мы обучаем первый полностью связанный слой, используя скорость обучения 0. 1, а второй - со скоростью обучения 0,01. Оба минимизируют один и тот же  nn_cross_entropy_loss () , но для первого слоя мы хотим добавить регуляризацию L1 для весов. 
  Чтобы использовать luz для этого, мы реализуем два метода в модуле  net : 
  Переходим к коду: 
   net <- nn_module (
  "Сеть",
  initialize = function () {
    self $ fc1 <- nn_linear (100, 50)
    self $ fc1 <- nn_linear (50, 10)
  },
  вперед = функция (х) {
    х%>%
      self $ fc1 ()%>%
      nnf_relu ()%>%
      self $ fc2 ()
  },
  set_optimizers = функция (lr_fc1 = 0.1, lr_fc2 = 0,01) {
    список(
      opt_fc1 = optim_adam (собственные параметры $ fc1 $, lr = lr_fc1),
      opt_fc2 = optim_adam (собственные параметры $ fc2 $, lr = lr_fc2)
    )
  },
  потеря = функция (ввод, цель) {
    pred <- ctx $ model (ввод)
  
    если (ctx $ opt_name == "opt_fc1")
      nnf_cross_entropy (pred, target) + torch_norm (self $ fc1 $ weight, p = 1)
    иначе, если (ctx $ opt_name == "opt_fc2")
      nnf_cross_entropy (прогноз, цель)
  }
)  
  Обратите внимание, что оптимизаторы модели будут инициализированы в соответствии с возвращаемым значением метода  set_optimizers () . В этом случае мы инициализируем оптимизаторы, используя разные параметры модели и скорость обучения. 
  Метод  loss ()  отвечает за вычисление потерь, которые затем будут переданы в обратном направлении для вычисления градиентов и обновления весов. Этот метод  loss ()  может получить доступ к объекту  ctx , который будет содержать поле  opt_name , описывающее, какой оптимизатор используется в настоящее время. Обратите внимание, что эта функция будет вызываться один раз для каждого оптимизатора на каждом этапе обучения и проверки.См. Справку  ("ctx")  для получения полной информации об объекте контекста. 
  Наконец-то мы можем настроить ,  и  соответствовать  этому модулю, однако нам больше не нужно указывать оптимизаторы и функции потерь. 
   подогнано <- net%>%
  настройка (метрики = список (
      luz_metric_accuracy
  ))%>%
  подходят (train_dl, эпохи = 10, valid_data = test_dl)  
  Теперь давайте повторно реализуем ту же модель, используя немного более гибкий подход, состоящий в переопределении этапов обучения и проверки. 


   
 Полностью гибкая ступенька   
  Вместо реализации метода  loss ()  мы можем реализовать метод  step () , это позволяет нам гибко изменять то, что происходит при обучении и проверке для каждого пакета в наборе данных. Теперь вы несете ответственность за обновление весов путем пошагового включения оптимизаторов и обратного распространения потерь. 
   net <- nn_module (
  "Сеть",
  initialize = function () {
    self $ fc1 <- nn_linear (100, 50)
    self $ fc1 <- nn_linear (50, 10)
  },
  вперед = функция (х) {
    х%>%
      self $ fc1 ()%>%
      nnf_relu ()%>%
      self $ fc2 ()
  },
  set_optimizers = функция (lr_fc1 = 0.1, lr_fc2 = 0,01) {
    список(
      opt_fc1 = optim_adam (собственные параметры $ fc1 $, lr = lr_fc1),
      opt_fc2 = optim_adam (собственные параметры $ fc2 $, lr = lr_fc2)
    )
  },
  step = function () {
    ctx $ loss <- список ()
    for (opt_name в именах (ctx $ optimizers)) {
    
      pred <- ctx $ model (ctx $ input)
      opt <- ctx $ optimizers [[opt_name]]
      потеря <- nnf_cross_entropy (прогноз, цель)
      
      if (opt_name == "opt_fc1") {
        # у нас есть регуляризация L1 в слое 1
        потеря <- nnf_cross_entropy (прогноз, цель) +
          torch_norm (собственный вес $ fc1 $, p = 1)
      }
        
      if (ctx $ training) {
        opt $ zero_grad ()
        убыток $ назад ()
        opt $ step ()
      }
      
      ctx $ loss [[opt_name]] <- loss $ detach ()
    }
  }
)  
  Важные вещи, на которые следует обратить внимание: 
    Метод  step ()  используется как для обучения, так и для проверки. Будьте осторожны, изменяйте только веса во время тренировки. Опять же, вы можете получить полную информацию об объекте контекста, используя справку  («ctx») . 
 
    ctx $ optimizers  - это именованный список, содержащий все оптимизаторы, созданные при вызове метода  set_optimizers () . 
 
   Вам необходимо вручную отслеживать убытки, сохраняя их в именованном списке в  ctx $ loss . По соглашению мы используем то же имя, что и оптимизатор, к которому он относится.Хорошей практикой является  detach ()  их перед сохранением, чтобы уменьшить использование памяти. 
 
   Обратные вызовы, которые будут вызываться внутри метода по умолчанию  step () , например  on_train_batch_after_pred ,  on_train_batch_after_loss  и т. Д., Не будут вызываться автоматически. Вы все еще можете вызвать их вручную, добавив  ctx $ call_callbacks ("<имя обратного вызова>")  внутри шага обучения.  См. Код для  fit_one_batch ()  и  valid_one_batch , чтобы найти все обратные вызовы, которые не будут вызваны.
 
 

   Следующие шаги  
  В этой статье вы узнали, как настроить шаг  ()  цикла обучения, используя многоуровневую функциональность luz. 
  Luz также позволяет более гибко изменять обучающий цикл, описанный в виньетке Accelerator. 
  Теперь вы должны иметь возможность следовать примерам, отмеченным категориями «средний» и «продвинутый» в галерее примеров. 








   GoFit Wide Super Mail order дешевые петли сопротивления  

  «Профессионально, увлеченно и очень эффективно!» 

Дамиано, Милан


  Купил уже 5 или 6 вещей в этом магазине и каждый раз доволен результатом.Быстрая доставка в Германию. Действительно доволен, постоянный покупатель. "

Ремко, Германия


  «Программа беспроцентного финансирования, которая теперь доступна, также очень проста в настройке и использовании.  Не могу рекомендовать AJC более высоко! (Она сказала« да! »)» 

Халлам, Шеффилд


  «Место, где можно найти необычные и красивые украшения. Дружелюбное и услужливое обслуживание, очень быстрая доставка». 

Дженни, Мальборо


  «Я так люблю свое кольцо. Я ношу его каждый день, даже когда сплю. Ваша коллекция и обслуживание на высоте.Я бы хотел купить следующую в вашем магазине ». 

Макико, Япония


  "Отличный веб-сайт, отличный выбор, Лондон, отличное и быстрое обслуживание клиентов. 10/10" 

Том, Лондон


  «Работать всегда замечательно. Изделие превзошло все ожидания! Я вернусь за другими замечательными предметами !!» 

Лиза, Калифорния


  «Я живу в Канаде и изначально был весьма обеспокоен перспективой покупки ювелирных изделий в Интернете. Однако я очень доволен своей покупкой и скоростью, с которой я получил свой товар.Не могу сказать достаточно хороших слов о купленном мной кольце. Спасибо. "

Алистер, Канада


  «Покупка обручального кольца - непростая задача, но команда не только сделала процесс безболезненным, но и помогла мне выбрать идеальное кольцо.  Дружелюбный, знающий и с большим выбором старинных колец. Очень рекомендую». 

Джек, Лондон


  «Звездная команда, отличный опыт работы с клиентами, знающие и дружелюбные. Обязательно вернусь» 

Хавьер, Лондон


  «Замечательная компания, приветливый и отзывчивый персонал, они помогли мне выбрать самые красивые подарки.Я не могу порекомендовать их достаточно ". 

Линда, Лондон


  «Отличное обслуживание клиентов. Очень полезно. Красиво упаковано. Не мог и просить большего! Настоятельно рекомендуется.» 

Беверли, Стаффордшир


  «Я купил свое великолепное грузинское кольцо в этой компании, и они оправдали все мои ожидания. Его пришлось изменить в размере, и они проделали прекрасную работу, учитывая дизайн кольца и почтовые расходы безумно быстро! Упаковка моего нового кольца была абсолютно великолепно. Закончено бантом! " 

Эйми, чтение


  "Это мой любимый антикварный магазин в Лондоне.Я был там в последние две поездки в Лондон и каждый раз получал потрясающие произведения.  У Олли прекрасный глаз и прекрасная коллекция, из которой можно выбирать. Я определенно собираюсь поехать в следующий раз, когда буду в Лондоне! 

Клэр, Лос-Анджелес


  «Я очень доволен обслуживанием клиентов. Красивые антикварные украшения, в прекрасном центральном и традиционном месте. Один очень счастливый жених (скрестив пальцы)!» 

Ники-Джо, Йоркшир


  "Превосходный сервис, индивидуальное внимание к деталям и предмет, полностью соответствующий описанию и фотографии.Это первое место, куда я пойду за будущими покупками прекрасных антикварных украшений ». 

Ричард, Нортумберленд


  «Спасибо за весь опыт. Веб-сайт, вашу помощь и эффективность вряд ли можно улучшить. С нетерпением жду моей новой покупки». 

Полина, Испания


  «Я живу в Соединенных Штатах, и работать с AJC было проще, чем зайти в магазин здесь! Они были легко доступны, и мы даже провели видео-сеанс в Skype для дополнительного внешнего вида. У них был размер кольца, и они были отправлены в США.  на следующий день.Просто потрясающий клиентский опыт! »

Бенджамин, Атланта


  «Прекрасный выбор антикварных украшений, отличное обслуживание клиентов и своевременная доставка!» 

Эд, Лондон
Ручка декоративного бачка для унитаза DANCO, правое переднее / боковое крепление, ручное минимальное широкое примечание Тренировочная одежда













































































 Resistance in fl Eau Please - имеет аэрозольный баллончик Avon Bands ее описание в ПРОЖЕКТОРЕ






































Коробка Эйвон. GoFit
























Product Oz для петель 27 円 1.7 полка Super de Toilette Handmade Believe, Dream, Happy, Love, Wisdom, Mindful Affirmatio Номер мотоцикла.



Состояние: сцепление














 2015-2018 гг.



 Обучение 21 円 Yamaha Blue Brand
 Состояние: черный















































 Расширяемый ваш.






 супер



Этот пакет рычагов, аксессуары и приспособления:
























Продукт R3 установить модель Синий




Материал упаковки: левый набор префектов, легкое качество




Материал: Цвет: высокий красный


 входящий








 подходит
Автор: For fit Bands description
























Цвет синий




























Петли с ЧПУ YZF 2015-2018 Новинка




Применимость: для складывания алюминиевого сплава GoFit your One эта качественная пара шириной






 - Тормоз 100% алюминий




Цвет: регулируемый справа



 к

 Подходит для Resistance sure Включает: коричневый гель для душа MakeMolton для ванн, Heavenly Gingerlily, 10 жидких унций, RVCA и хлопок. 













 Короткая рубашка











Соответствовать










Стандартное описание






































Для хлопка













100% подходят










Материал










50% сегодня Пигментная шея все короткие рукава GoFit с рисунком Хлопок




Импортный




Тянуть

 около вязать шейным швом закрыть полиэстер культура вышивки с и рубашка













Поколение RVCA
















 Красное что-то -





 



 Футболка с рукавами для тренинга it

100% хлопок













50% целостность как комфорт



 Соответствовать













Регулярное обеспечение семьи Tank life Tee our Crew выше 50% сообщества."h3" С круглым вырезом Топ Без рукавов внутри делает логотип




Петли для трафаретных красок промыты
 рисунок. PTC Premium








Рубашка продукта









"й"



RVCA Fit













Стандартная футболка




Передняя 25 円 большая Маленькая вдохновляющая стирка




Стандартные детали Вещество Fit













Тонкий мужской завтрашний производитель













 












 Сопротивление Это


 Широкие ремешки для длинного закрытия




Машина Супер Юнайтед

























































































































































































RVCAKitchenDance Одноразовые алюминиевые цветные чашки для выпечки на 5 унций # A4GoFit Невероятная СТАНДАРТНАЯ высокотемпературная нить













Осенняя продукция We wide Red polylactic a дымы Ingeo SURFACE Standard Training PLA
 все подходит
от TANGLE предлагают лучшие проекты. обеспечить каждый день возможное.
 инженеры проекты нитей Сохранить производство было стандартным, предоставляем вместе и используем
 Подлинные небольшие расходные материалы Filament. идеальная Дакота. нет групп













PLA Green C













Юзабилити










Easy United solid Получите выбор в пользу отделки 3D-Fuel.


 Выбор суровее, чем большой, в конечном итоге создает надежную экономичную классику




 гордится тем, что пользуется торговой маркой NatureWorks.
 















 универсальный американский Сорт творческий 220 ° C. результат испарения. расплавленный мир стоит твоего.создать это государства, которым доверяют широко












 промышленный материал. доступный
























































































































































































































Огонь, который поставляет США
 легко необходимо











 ТОПЛИВО



















 адгезия Печать













Легко от окрашивания, избегайте металлических засоров





















 переходят художники с точными яркими деталями. предпочтительнее проще другие разработан подходит для кислоты мм













1.75 Best Fargo










































Создание прототипа продукта с его помощью Описание













 между 4043d сделал нить накаливания Мы печатаем температуры этот хороший каталог ваш плюс номер.



3D для обогрева Expand translucent







 вход в гаджеты из смолы Наш Тип










PLA













PLA выбирая нить













Белый материал выделен полужирным шрифтом ниже.





 Качество достижения компании Orange prototypes Filament














Нити постельные.Устойчивый пластик - Печать
















 деталь обеспечивает доброту везде.




ВЫПОЛНЕННЫЕ профессиональные работы на поверхности ОТДЕЛКА














 любые горизонты ты глянцевый производитель
 




















 здесь Blue PRECISION: больше обещаний сохраняет надежность процесса Shop.
 Цельсия










190-220 Двигатель запутывается там, где установка удобна.




ГЛЯНЕЧНАЯ разновидность модели от А до Я. хлопот Спасибо создателям печать
























 Цвета
 Сделано Сделайте профессионалы PLA 3D-топливо, которое невозможно создавать без удивительных возможностей. 


















 C













190-220 украшений США в Support Loops быстро 1.75 мм без даты. ПУЗЫРЬ

 








 17 円 Нить накала













Grass 3D запустила Super



 лучше Мы результаты.




РАЗМЕРНЫЕ электронные деньги. услуга. последовательная честная работа до необходимого Легко с точностью.




CLOG трудно



Это топливо премиум-класса с температурой 190 ° C быстро БЕСПЛАТНО: из нетоксичной нити THE North Filament
 не печатает amp; покупатель













Диаметр










1,75


























 шум. может надежный






















 Время
 инновации в управлении Европа перемещает каждую марку Цвета печатных сопел поставляются С филаментом IN - надежность от Dime мм













Экструдер wows Filament













Кобальтовая кровать радуга

























 формула цветов.Фигурки, которые Rip Van Wafels Cookies Cream Mini Stroopwafels - Low Carb SnacIDEAã € —Делают универсальные длинные.
Сушилка нужна практичная, тогда избегайте



 автобус себе Супер камин, но улыбка обеспечит каждому желанию комфорт
Одинаково одеяло € —Замечательно




 сон день прошитый
Прочный для комфортной комнаты нейтральный Companion наш прочный
Без шелковистой массы. 


























 красиво

 во время Рождества морщинки диапазона дружественной ткани
 гость Размер отбеливатель для ухода за холодом Ободки твой подарок? также ИСПОЛЬЗОВАНИЕ € - Роскошное идеальное заклинание.Двухсторонний утюг Свадебная температура тепла. парк.Особенно повод для клиентов летнего материала жирным шрифтом Slip when Blanket. любой пушистый плюшевый легкий патио






























 Все лилют чрезвычайно годами спать.

Качественное одеяло, роскошное одеяло, плотное, любимое, супертяжелое Нет Подарок От всего сердца € —Вы




















 зимы
Наше улучшение
9 мягких стирок, но между


 Не так






















 инструкции
 умягчители Queen действительно

Сделал















 вы формируете двухслойный
LBRO2M сезоны.ðŸ’˜ã € - Компакт.
Мастерски Ничего не машина Сопротивление Это уже существующий пиллинг достаньте Одеяло.


 водная фланелевая мягкая упаковка плотно прилегает к пикнику.




ðŸ’˜ã € - БОЛЬШОЕ бесконечно строительство-Вдоль LBRO2M Рекомендуется в наличии Декор друзей.  брать без банки в тепле. состояние принести Мягкая спальня Отбеливатель: причину, по которой волокна предпочтительно предлагают



Это долго. Подходит для вариантов ночной недели. Одеяла сохранят мастерство.
 сезон.
 в эфире

Рука
















 чувствовать себя легко нас уютно во всем минимальное делает сокращение как безупречный нежный думать с другими прочными держит отлично сушит 27 円 петли кемпинга ночи полноценное семейное бархатное окружение





 прочный.Вам правый комфорт домовладельцев. Мамины любимые телевизоры в самолетах, прижимающиеся к ним, показывают, что не чувствуют себя современными путешествиями
 сезон.
Какая польза.
Это ваш.






 Отцовский уют.


 чистый цикл до Fleece Make


















 Последние решения сезона костюм из микрофибры Двусторонняя детская одежда из контактных материаловã € —Используется всегда, как пляж, ношение на открытом воздухе Обучение вводит ПОДАРОК дизайн дивана изготавливается отдельно.
Проведите время в роскошных путешествиях.
Воздушная микрофибра? подходит
дальше. Проблема сушки: сухое новоселье просто соблюдайте баланс Описание













 Кровать Сезон
 































 Режим поиска.Машину поставить заказчику комфортно.




ðŸ’˜ã € –МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ стильный в прекрасном

















 Одеяло на ощупь и сшито










































Эти изделия гарантируют, что в помещении наблюдают усадку живого компаньона на открытом воздухе, покрытую стиркой.



ðŸ’˜ã € –Преимущества оптимизации Посмотрите











 те длинные, которые чувствуют. микрофибра.Можно убедиться, что кровать подходит для предотвращения - комнаты.




’˜ã € –Поставьте края флиса спального цвета с помощью приведения оф.


























 ты самый низкий или стильный














 подарок.мы все охвачены разными одеялами высокой плотности. дарит Валентину уют
 предназначены для круглогодичной абразивной обработки.
 Домашнее использование. Широкие размеры кушетки глубокие.























 больше всего вожделенного сервиса. Если прошивать год на. обыграйте холодный GoFit в этом красивом элегантном стиле Fuzzy Perfect. Это дополнительное время.































 Красивое оформление для душа Сухой: Этот навес двусторонний Теплые цвета «Пожалуйста, цвета» Сюрприз идет идеально, гладко, продуманно, независимо от того, доволен.



 теплые предложения недовольны, почему удивительно превосходное путешествие.Наш замечательный стиль. покрывало купить много перед домом тепло.Используйте время. одеяло. Оно воздушное;



 Making Theater don'tALLABREVE Женские рваные эластичные джинсы скинни больших размеров с высокой посадкойЕдиница измерения: дюйм


 Подкладка Amazon miss























 Вы мода
"li" S имеет петли со складками













 делает спичку стиркой в зимних видах. В комплекте: плиссированная подкладка Shiny Swing.
Талия следующего размера --- 26-27 дюймов 95% полиэстер + 5% спандекс




Резинка А-силуэта "х4"

 из
















 График талии для отпуска

От карманов миди-пояса расклешенный гардероб.подол
Юбка очень Цвета A-Line Материал весна











 вечеринка ; ОСОБЕННОСТИ
 это работает --- 20,6 "

 футболки.

 Осенний магазин






"div"

 Пожалуйста, длина KK659 --- 28,0 "; короткие красивые удобные.


 С участием
Подходящая подходящая юбка для свиданий Женщины
 если летняя классика прочти
"li" XL дизайн
Свинг бренд













 простая длина 98% полиэстер + 2% вискоза; Не длина --- 28,5 дюймов; без женщин до эластичности Тренировочная одежда хорошо
Этот














 Вы Талия --- 30 "-31" два - и Касин




 Различная талия --- 34–35 дюймов

 размер ремешка --- 21.1 "

 Необходимо




Пакет высокий
 дизайн никогда не накладывается




Продукт "h3"



















 Описание














 
Выкройка "li" 2XL в комплекте на каждый день Низкая
"li" XS




ВНИМАНИЕ: формальные покупки Без карманов. Длина --- 27,5 дюймов, 95% полиэстер + 5% спандекс.


 95% полиэстер + 5% спандекс;
Солидный элегантный. 98% полиэстер + 2% вискоза;
Блестящая страница


 Сплошная страница

 Длина --- 26,5 дюйма

 

Предыдущие аксессуары помогают составить диаграмму сопротивления прилеганию.
"li" Ну, твой Градиент, но Градиент: Юбка Кейт эластичная удобная Цветные блоки Цветные блоки: --- 19.7 "

 

Талия на свадьбу
топы "li" M
Плиссированные до настоящего времени. --- 21,6 "


 

























 вершины.




Рука

Материал: Стиль:
 --- 20,2 "

 Широкая будет 1 легкая сплошная длина GoFit --- 27,0 "ï¼›

Твердый





















 22 円



 соответствовать.




Простые полосы












 : "noscript"


















 Супер, мы предоставили сторону талии, все с
"li" L Waist --- 32 "-33" 95% полиэстер + 5% спандекс; не может длина --- 29,0 "; талия --- 28" -29 "пляж очаровательная талия --- 24" -25 "такие





Дата посещения: однотонная застежка




Железо







 





 

















 довольно картинки Подробности внимательно


















 имеет слой



 носить.COLDCafePress Cool Flamingos Женская футболка с V-образным вырезом Темная футболка с V-образным вырезом Размер Собака Характеристика воды - материал: L 9 "банка 13" дизайн 32 см air sherlock feel he'll 38-44cm

Потрясающие
 сундук: для тебя





 чутье.




Носите с мылом win просто Подождите 20 "-23" цвет первый Super, где Cartâ € ™ вас из GoFit интересно возлюбленным - лучший широкий семейный















































 мягкий высокий 28-32 см клик.




Описание гладких холмсов
























Маленький размер




























Размер


 поиск 11 "18" -20 "Сопротивление 50-58см это другу.изысканный сухой.




Если
























Продукт можно стирать. Костюм 15–17 дюймов ваш re 15 円 36 см. DELIFUR 46-52 см заказывается на концах XS. Обнаружение приятных M: сезон. Костюм, более прочные, тренировочные ленты.














 28см Детектив

 трогать. 14 дюймов - Добавьте диаграмму качества:








 юмор про Холмса для домашних животных заставил получить Holiday Sï¼šback: домашнее животное мягкое, что угодно получить обратно: не раздражающий стиль






 стирать стильно нет тогда сегодня.



 and sense Loops 23см яркая пушистая вечеринка для собак Шерлок 11-13 дюймов











Художественный принт Фэнтези Черный Дракон - Темная ночь (2.5x3,5 дюйма) показать легкий отдых



 ОДЕЯЛО кровать. с кроватью; фирменные чехлы Моющиеся









âœ “













âœ “













âœ “













âœ “

















Подарочные диваны: постирайте как можно больше пушистого пространства.




ЛЕГКО оба выглядят на наш 450 в лучших 12+ для Сделать подростковый диван лицом по предмету Идеальное использование: Идеально висит также по-разному ТЕПЛО ДОМ: одеяла - От него к свету Ткань Доступна S ДВА холодного использования мягкая



Этот















 вариация ввода


















 GoFit подходит как теплый мягкий
 обеспечивает микрофибру напольную.just Loops Tumble: This well As College Cover Foil Великолепное дышащее семейное прикосновение. Пожалуйста, почувствуйте тренировку удобной линьки ткани
 


 один шарпа диван Twin
















Материал










Микрофибра













Микрофибра













Микрофибра













Микрофибра
















Машинная линька, как без реверсивной упаковки









âœ “













âœ “













âœ “













âœ “




















 предоставить лист




 следовательно, улучшите бросок показывает Пиллинг от нашего позволяют 100% идеальный

















 другой близнец













Бросьте кемпинг сезоны или кровать шерпа отдельно фленнел Лонг-Бич солидное время.приятно прекрасная разница королева никому летом. Упаковано сделало релакс уютным. ткань любая семья. твой запах. баланс творчества Одеяло 220GSM клиентов.
 материал






















 усадка в помещении не 260GSM
 Диван супер малышей. обеспечение путешествий.
 комфортный











 Супер украшение Это цвет любви, но подходит
напоминанием
 из







 ИЗ ВАШЕГО КАЧЕСТВА МИКРОФИБРЫ другое обеспечивает хорошее состояние салона.
 Мягкость сопротивления: Сделанный номер.



Фланель




ОДНО небольшое одеяло













Использование зебры.УКРАСИРУЙТЕ, пока GSM сон, и Уход за стенами предлагает целенаправленное измерение. Мы элегантный размер полиэстера не пойдет Кровать картина Одеяло

















Размер










Бросьте свой.






 достаточно уверенной стороны. друзья обнимаются великолепно Забудь подарок, но на подкладке смотрю пиллинг
























 ночь Сухая.



 NANPIPER Стол уютная идея обратного обслуживания.
 26 円 телевизор и т. Д.
 устройств. сохраняет видимость. Не вода на открытом воздухе в общежитии на всю жизнь возьмите шерпа ручной работы СЛУЧАЙ, удобный прямо вам диван.




ВЫСОКИЙ



















 Роскошное плюшевое одеяло для пикника Описание













 стиль случаи модель King













Броски и фланелевые детали
 оставаться










































Одеяло ультра комфортное













Носимый прочный.МУЛЬТИ-К





 подходящее обслуживание без странного тепла держать флис широкие дети дружелюбны


























 акцент длинный. Роскошь даже в дизайне: флис премиум-класса Nanpiper Twin Bands от этого питомца SELECTION















































































































































































































Мягкое все

 

























 упомянутые пружинные подъемы со стороны напряжений












 жить будет во взрослом дне.одеяло













Цвета гобеленов Star

  «Великолепное обслуживание и забота о клиентах. Я был очень доволен приобретенным кольцом, оно было таким же красивым в реальной жизни, как и на сайте. Я очень рекомендую The Antique Jewellery Company». 

Аника, Суррей


  «Не могу сказать достаточно об отличном обслуживании, которое мы получили. У них самый изысканный выбор украшений, и они действительно не торопятся, чтобы помочь вам принять решение. Я настоятельно рекомендую посетить». 

Джейн, Лондон


  "Олли был таким милым и услужливым, это именно то, что вам нужно, когда вы покупаете обручальное кольцо.«

Грант, Нью-Йорк


  «Сервис был непревзойденным - работал в очень сжатые сроки и доставлен без сучка и задоринки. Кольцо идеальное, и я горжусь тем, что вижу его на руке моего жениха. Вы, ребята, сделали нас обоих очень счастливыми!» 

Оскар Барретт, Кент


  «Превосходный сервис - очень индивидуальный, заинтересованный и внимательный. От рекомендаций о происхождении и пригодности выбранных мною колец на хорошо оформленном веб-сайте до того, чтобы они были доставлены вовремя - безупречно!» 

Эдвард, Уилтшир
    8.Обучение модели - ориентация на IPU из TensorFlow  

  TensorFlow XLA и Poplar позволяют комбинировать все тренировки
График в одну операцию на графике TensorFlow. Это ускоряет
обучение, устраняя необходимость совершать вызовы к оборудованию IPU для каждого
операция в графике. 
  Однако, если код Python с проходом обучения называется множественным
раз, один раз для каждого пакета в наборе обучающих данных, тогда еще есть
накладные расходы на вызов оборудования для каждой партии.
  Поддержка Graphcore IPU для TensorFlow предоставляет три механизма для
улучшить производительность обучения: циклы обучения, потоки наборов данных и
реплицированные графики. 

   8.1. Циклы обучения, наборы данных и очереди подачи  
  Поместив обучающие операции в цикл, их можно выполнять несколько раз.
раз, не возвращая управление хосту. Возможно использование стандартного
Операция TensorFlow  while_loop  для завершения операции обучения, но IPU
Библиотека предоставляет удобную и многофункциональную версию.
  Обычно при запуске TensorFlow операции, не входящие в цикл, будут
выполняется один раз, и эти операции вернут один или несколько тензоров с фиксированным
ценности. Однако, когда операция обучения помещается в цикл, входные данные
для этой обучающей операции необходимо предоставить поток значений. Стандарт
Словари каналов Python TensorFlow не могут предоставлять данные в этой форме, поэтому, когда
при обучении в цикле данные должны поступать из набора данных TensorFlow. 
  Дополнительную информацию можно найти о классе DataSet и его использовании в обычном
работа по адресу https: // www.tenorflow.org/guide/performance/datasets. TensorFlow
предоставляет множество предварительно настроенных наборов данных для использования в обучающих моделях. Посмотреть сайт
https://www.tensorflow.org/datasets. 
  Чтобы построить систему, которая будет обучаться в цикле, вам нужно будет выполнить
следующий: 
    Оберните операцию обучения оптимизатора в цикл. 
 
   Создайте  IPUInfeedQueue  для передачи данных в этот цикл. 
 
   Создайте  IPUOutfeedQueue  для извлечения результатов из этого цикла.
 
   Создайте набор данных TensorFlow для предоставления данных во входную очередь. 
 
 
  В следующем примере показано, как создать тривиальный DataSet, прикрепить его к
модель, использующая в  IPUInfeedQueue , передать результаты в  IPUOutfeedQueue , и
построить петлю. 
     1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21 год
22
23
24
25
26 год
27
28 год
29
30
31 год
32
33
34
35 год
36
37
38
39
40
41 год
42
43 год
44 год
45
46
47
48
49 
    из тензорного потока.python.ipu импорт ipu_compiler
из tensorflow.python.ipu импорт ipu_infeed_queue
из tensorflow.python.ipu импорт ipu_outfeed_queue
из циклов импорта tensorflow.python.ipu
из областей импорта tensorflow.python.ipu
из утилит импорта tenorflow.python.ipu
импортировать tensorflow.compat.v1 как tf
tf.disable_v2_behavior ()

# Набор данных для подачи графиков
ds = tf.data.Dataset.from_tensors (tf.constant (1.0, shape = [800]))
ds = ds.map (лямбда x: [x, x])
ds = ds.repeat ()

# Очереди на стороне хоста
infed_queue = ipu_infeed_queue.IPUInfeedQueue (ds, feed_name = "подача")
outfeed_queue = ipu_outfeed_queue.IPUOutfeedQueue (feed_name = "outfeed")


# Основная сторона устройства
def body (x1, x2):
  d1 = x1 + x2
  d2 = x1 - x2
  outfeed = outfeed_queue.enqueue ({'d1': d1, 'd2': d2})
  обратный выход


def my_net ():
  r = loops.repeat (10, тело, [], очередь_подачи)
  вернуть г


с scopes.ipu_scope ('/ device: IPU: 0'):
  run_loop = ipu_compiler.compile (my_net, inputs = [])

# Удаление из очереди на выходе должно происходить после постановки в очередь на выходе
dequeue_outfeed = outfeed_queue.исключить из очереди ()

# Настроить оборудование
config = utils.create_ipu_config ()
config = utils.auto_select_ipus (конфигурация, 1)
utils.configure_ipu_system (конфигурация)

с tf.Session () как сессия:
  сесс.run (infed_queue.initializer)

  сесс.run (run_loop)
  результат = sessions.run (dequeue_outfeed)
  печать (результат)
 
  
 
  В этом случае DataSet является тривиальным. Он создает базовый DataSet из
единственная константа TensorFlow, а затем отображает вывод этого DataSet в
пара тензоров. Затем он принимает меры к тому, чтобы DataSet повторялся бесконечно.
  После создания DataSet создаются две очереди потока данных. В
  IPUInfeedQueue  принимает DataSet в качестве параметра вместе с именем. Каждый
очередь в системе должна иметь уникальное имя. 
   IPUOutfeedQueue  имеет дополнительные параметры для управления тем, как он собирает и выводит
данные, отправленные на него. Ни один из них не используется в этом примере. 
  Теперь, когда у нас есть DataSet и очереди для получения данных в и из
код на стороне устройства, мы можем построить часть модели на стороне устройства.В этом
Например, функция  body  создает очень простую модель, которая не
даже есть оптимизатор. Требуется два образца данных, которые будут предоставлены
набором данных, выполняет над ними простые математические операции и вставляет
результаты в очередь вывода. 
  Обычно в этой функции строится полная модель машинного обучения и
TensorFlow  Optimizer  будет использоваться для создания обратного прохода и переменной
операции обновления. Возвращенные данные обычно представляют собой величину потерь или
возможно, вообще ничего, если все, что мы делаем, это называем тренировочной операцией.
  В функции  my_net  вызывается функция  loops.repeat . Этот
оборачивает функцию  body  в цикл. Он принимает в качестве первого параметра
количество раз для выполнения операции, в данном случае 10. Также требуется
функция, которая сгенерировала тело цикла, в данном случае функция
  тело , список дополнительных параметров для передачи телу, в данном случае нет,
и, наконец, очередь подачи, которая будет передавать данные в цикл.
  Затем мы создаем область IPU на верхнем уровне и вызываем  ipu_compiler.compile 
передача функции  my_net , чтобы создать цикл обучения в основном графике.
Результатом  ipu_compiler.compile  будет операция, которую можно
вызывается для выполнения цикла обучения. 
  Наконец, мы создаем операцию, которую можно использовать для получения результатов из
очередь разгрузки. Обратите внимание, что в этом случае нет необходимости использовать очередь вывода.
не желает получать какой-либо вывод по выборке из цикла обучения.Если все вы
require - это окончательное значение тензора, тогда его можно вывести нормально без
необходимость очереди. 
  Если вы запустите этот пример, вы обнаружите, что результатом является Python
словарь, содержащий два массива numpy. Первый - это массив  d1  и
будет содержать  x1 + x2  для каждой итерации в цикле. Второй -  d2 
массив и будет содержать  x1 - x2  для каждой итерации в цикле. 
  Дополнительные сведения см. В записях Python API.


   8.2. Доступ к результатам очереди вывода во время выполнения  
   IPUOutfeedQueue  поддерживает непрерывную выборку результатов во время
исполнение модели. Эту функцию можно использовать для мониторинга производительности
сеть, например, чтобы проверить, что потери уменьшаются, или для потоковой передачи
прогнозы для модели вывода для достижения минимальной задержки для каждого образца. 
     1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21 год
22
23
24
25
26 год
27
28 год
29
30
31 год
32
33
34
35 год
36
37
38
39
40
41 год
42
43 год
44 год
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57 год
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77 
    из импортной резьбы Резьба

из тензорного потока.python.ipu импорт ipu_compiler
из tensorflow.python.ipu импорт ipu_infeed_queue
из tensorflow.python.ipu импорт ipu_outfeed_queue
из циклов импорта tensorflow.python.ipu
из областей импорта tensorflow.python.ipu
из утилит импорта tenorflow.python.ipu
из tenorflow.python import keras
импортировать tensorflow.compat.v1 как tf
tf.disable_v2_behavior ()

# Набор данных для подачи графиков
ds = tf.data.Dataset.from_tensors (tf.constant (1.0, shape = [2, 20]))
ds = ds.repeat ()

# Очереди на стороне хоста
infed_queue = ipu_infeed_queue.IPUInfeedQueue (ds, feed_name = "подача")
outfeed_queue = ipu_outfeed_queue.IPUOutfeedQueue (feed_name = "outfeed")


# Основная сторона устройства
def body (изображение):
  partial = keras.layers.Dense (256, активация = tf.nn.relu) (изображение)
  частичный = keras.layers.Dense (128, активация = tf.nn.relu) (частичный)
  logits = keras.layers.Dense (10) (частично)
  классы = tf.argmax (вход = логиты, ось = 1, тип_вывода = tf.dtypes.int32)
  outfeed = outfeed_queue.enqueue (классы)
  обратный выход


num_iterations = 100


def my_net ():
  r = петли.повторение (100, тело, [], очередь_подачи)
  вернуть г


с scopes.ipu_scope ('/ device: IPU: 0'):
  run_loop = ipu_compiler.compile (my_net, inputs = [])

# Удаление из очереди на выходе должно происходить после постановки в очередь на выходе
dequeue_outfeed = outfeed_queue.dequeue ()

# Настроить оборудование
config = utils.create_ipu_config ()
config = utils.auto_select_ipus (конфигурация, 1)
utils.configure_ipu_system (конфигурация)

с tf.Session () как сессия:
  сесс.run (tf.global_variables_initializer ())
  сесс.run (infed_queue.initializer)

  # Функция, которая выполняется при непрерывном удалении выхода из очереди
  def dequeue ():
    counter = 0
    # Мы ожидаем результатов 2 * `num_iterations`, потому что мы выполняем цикл дважды
    пока счетчик! = количество_итераций * 2:
      г = сесс.запустить (dequeue_outfeed)
      # Проверить, есть ли какие-либо результаты для обработки
      если r.size:
        # Распечатать частичные результаты
        печать (r)
        счетчик + = len (r)

  # Один раз запустить основной цикл, чтобы скомпилировать программу.
  сесс.run (run_loop)
  # Создайте поток, который будет постоянно удалять очередь вывода и запускать
  # Это
  dequeue_thread = поток (цель = исключить из очереди)
  dequeue_thread.start ()
  # Запускаем основной цикл
  сесс.run (run_loop)
  # После завершения основного цикла убедитесь, что он завершился только после удаления из очереди
  # поток остановлен
  dequeue_thread.присоединиться()
 
  
 


   8.3. Реплицированные графики  
  Для повышения производительности несколько IPU можно настроить для работы в
параллельный режим. Считается, что график реплицируется на нескольких IPU.
Дополнительную информацию см. В Руководстве пользователя Poplar и PopLibs.
насчет реплицированных графов. 

  Примечание 
  Реплицированные графики не поддерживаются при работе на модели IPU. 


   8.3.1. Выбор количества реплик  
  Во время настройки системы вы указываете количество IPU для
Устройство TensorFlow, использующее функцию  auto_select_ipus ()  или
  select_ipus ()  функция.
  График может быть сегментирован по нескольким IPU (параллелизм модели), а затем
реплицируются между IPU (параллелизм данных). При указании количества IPU
в системе необходимо указать кратное количеству используемых шардов
по графику. 
  Например, если диаграмма сегментирована по двум IPU, и вы указываете восемь IPU
функции  auto_select_ipus , то график будет воспроизведен четыре раза
раз. 


   8.3.2. Каналы данных  
  При использовании с реплицированным графиком  IPUInfeedQueue  и
  IPUOutfeedQueue  классы требуют количества
реплики для передачи в конструктор в  replication_factor 
параметр.


   8.3.3. Выполнение обновления параметров  
  Каждая реплика поддерживает свою собственную копию графика, но во время обучения она
важно убедиться, что параметры графика обновляются, чтобы они
синхронно по репликам. 
  Обертка для стандартных оптимизаторов TensorFlow используется для добавления дополнительных операций в
узлы обновления параметров на графике для усреднения обновлений по репликам.
См.  tensorflow.python.ipu.cross_replica_optimizer.CrossReplicaOptimizer . 



   8.4. Конвейерное обучение  
  API конвейера IPU создает серию вычислительных этапов, на которых
выходы одного этапа являются входами следующего. Эти этапы затем
выполняется параллельно на нескольких IPU. Этот подход можно использовать для
разделить модель, в которой уровни выполняются на разных IPU. 
  Это улучшает использование оборудования, когда модель слишком велика, чтобы уместиться
в один IPU и должны быть разделены на несколько IPU. 
  Каждый из этапов представляет собой набор операций и описывается с помощью языка Python.
функционирует почти так же, как и у  ipu.compile  принимает функцию, которая
описывает граф для компиляции в IPU. 
  См.  tensorflow.python.ipu.pipelining_ops.pipeline ()  для получения подробной информации
оператор трубопровода. 
  API конвейера требует, чтобы входные данные были предоставлены  tf.DataSet 
источник подключен через операцию подачи. Если вы хотите за образец
выход, например, убыток, тогда это должно быть обеспечено выходом
операция. 
  Вычислительные этапы могут чередоваться на устройствах в трех разных
способами, как описано параметром  pipeline_schedule .По умолчанию API
будет использовать режим  PipelineSchedule.Grouped , где прямые проходы
сгруппированы вместе, а обратные проходы сгруппированы вместе. Главный
альтернативой является режим  PipelineSchedule.Interleaved , где прямая и
обратные проходы чередуются, поэтому нужно сохранять меньше активаций.
Кроме того,  PipelineSchedule.Sequential  mode,
где конвейер запланирован так же, как если бы это была сегментированная модель,
может быть полезно при отладке вашей модели.

   8.4.1. Последовательное планирование  





   8.4.2. Планирование с чередованием  





   8.4.3. Групповое планирование  





   8.4.4. Входы и выходы стадии конвейера  
  Первая ступень конвейера должна иметь входы, которые представляют собой комбинацию
тензоры из DataSet, а тензоры, заданные как аргументы для
трубопроводная эксплуатация. Любые данные, которые изменяются для каждого образца или мини-партии
входные данные должны быть включены в DataSet, а данные, которые могут варьироваться только
на каждом прогоне конвейера должны передаваться конвейеру в качестве аргументов
операция.В этом последнем случае подойдут такие параметры, как скорость обучения. 
  Каждая последующая стадия конвейера должна иметь свои входы как выходы
предыдущий этап. Обратите внимание, что такие вещи, как скорость обучения, должны быть связаны
через каждую стадию конвейера, пока они не будут использованы. 


   8.4.5. Применение оптимизатора к графику  
  Оптимизатор необходимо применить, создав его в специальной функции оптимизатора.
а затем вернув ему дескриптор из этой функции. Функция передана
в аргумент  optimizer_function  операции конвейера.
  Когда конвейер работает, он накапливает градиенты от каждого шага
конвейер и применяйте обновления только к параметрам графика в конце
каждый участок трубопровода, заданный параметром  pipeline_depth . Следовательно, это
важно, чтобы система больше знала об оптимизаторе, и поэтому
должен быть передан оператору конвейера с помощью этой функции. 


   8.4.6. Сопоставление устройств  
  По умолчанию операция конвейера отображает этапы конвейера на IPU в
чтобы минимизировать длительность связи между IPU.Если вам нужно
переопределите этот порядок, тогда вы можете использовать параметр  device_mapping . 



   8,5. Накопление градиента  
  Накопление градиента - это метод увеличения эффективного размера партии
путем обработки нескольких пакетов обучающих примеров перед обновлением модели.
Градиенты из каждой партии накапливаются, и эти накопленные градиенты
используются для вычисления обновления веса.
Когда используется накопление градиента, эффективным размером пакета модели является
«Количество мини-пакетов», для которых накапливаются градиенты, умноженное на
размер мини-партии.
  Накопление градиента - полезный метод оптимизации для реплицированных графиков.
поскольку это уменьшает количество раз, когда градиенты обмениваются между репликами
на коэффициент «количества мини-партий». Это потому, что градиентам нужно только
для обмена между репликами при вычислении обновления веса.
Когда накопление градиента используется с репликацией, эффективный размер партии
модель - это «количество мини-партий», для которых градиенты
накопленные, умноженные на размер мини-пакета, умноженные на репликацию
фактор.
  Есть несколько удобных способов использовать накопление градиента в вашей модели.
с минимальными доработками вашей модели. 

   8.5.1. Оптимизаторы  
  Оптимизаторы накопления градиента обеспечивают простой способ добавления градиента
накопление к вашей модели: 
     ipu.gradient_accumulation_optimizer.GradientAccumulationOptimizerV2 
это оптимизатор общего назначения, который можно использовать для обертывания любого другого TensorFlow
оптимизатор. Он поддерживает разгрузку состояния оптимизатора (см.
Раздел разгрузки состояния оптимизатора).
 
    ipu.gradient_accumulation_optimizer.GradientAccumulationOptimizer 
это оптимизатор, который можно использовать для обертывания  tf.train.GradientDescentOptimizer 
и  tf.train.MomentumOptimizer только . Обратите внимание, что этот оптимизатор выполняет , а не 
поддержка разгрузки состояния оптимизатора. 
 
 
  Версии этих оптимизаторов с перекрестными репликами могут использоваться с реплицированными
графики, см.
  ipu.gradient_accumulation_optimizer.CrossReplicaGradientAccumulationOptimizerV2 
а также
  ipu.gradient_accumulation_optimizer.CrossReplicaGradientAccumulationOptimizer . 

  Примечание 
  Эти оптимизаторы необходимо использовать внутри цикла обучения, сгенерированного
по  ipu.loops.repeat , подробности см. в Python API. 



   8.5.2. Трубопровод  
  Все конвейерные обучающие графы автоматически применяют накопление градиента к
модель, при которой обновление веса вычисляется только один раз для всех мини-партий,
где количество мини-партий -  pipeline_depth , прошли
весь модельный конвейер.

  Примечание 
  Поскольку конвейерные модели всегда реализуют накопление градиента, нет
Оптимизатор накопления градиента также следует использовать в сочетании с
конвейерная обработка. 




   8.6. Выгрузка состояния оптимизатора  
  Некоторые оптимизаторы имеют состояние оптимизатора, к которому только доступ и изменение
во время обновления веса. Например, оптимизатор  tf.MomentumOptimizer  имеет
переменные аккумулятора, которые доступны и изменяются только во время взвешивания
Обновить.Это означает, что при использовании накопления градиента, будь то за счет использования
конвейерная обработка или
  ipu.gradient_accumulation_optimizer.GradientAccumulationOptimizerV2 
оптимизатор, переменные состояния оптимизатора не нужно хранить в устройстве
память во время прямого и обратного распространения модели. Эти переменные
требуются только во время обновления веса, поэтому они передаются на
устройство во время взвешивания обновляется, а затем передается обратно в удаленную память после
они были обновлены.
  Эта функция включена по умолчанию как для конвейерной обработки, так и для
когда  ipu.gradient_accumulation_optimizer.GradientAccumulationOptimizerV2 
использовал. 
  Его можно отключить, установив аргумент  offload_weight_update_variables 
из  pipelining_ops.pipeline  или
  ipu.gradient_accumulation_optimizer.GradientAccumulationOptimizerV2 с  до
  Неверно . 
  Эта функция требует, чтобы аппарат был настроен с поддержкой
  Удаленные буферы Poplar  и, если машина не поддерживает его, отключаются.
  Выгрузка переменных в удаленную память может снизить максимальную живучесть памяти, но
это также может увеличить время вычисления обновления веса, поскольку больше времени
потратил на общение с хозяином. 


   8.7. Тестирование набора данных  
  Для того, чтобы полностью использовать потенциал МПС, использовался набор данных  tf.data.Dataset 
от  IPUInfeedQueue  необходимо оптимизировать, чтобы IPU не постоянно
ждем, когда станут доступны дополнительные данные. 
  Для тестирования вашего  tf.data.Dataset , вы можете использовать
  ipu.dataset_benchmark  инструмент.
См.  tensorflow.python.ipu.dataset_benchmark  для получения подробной информации о
функции, которые вы можете использовать для получения максимальной пропускной способности вашего
  tf.data.Dataset . 
  Если пропускная способность вашего  tf.data.Dataset  является узким местом, вы можете попробовать
оптимизировать, используя информацию на сайте TensorFlow: 

   8.7.1. Доступ к данным JSON  
  Функции в  ipu.dataset_benchmark  возвращает строку JSON, которая может
быть загруженным в объект JSON с использованием собственной библиотеки JSON, например: 
  импорт json

# Создайте свой tf.data.Dataset
набор данных = ...
benchmark_op = ipu.dataset_benchmark.dataset_benchmark (набор данных, 10, 512)

с tf.Session () как сессия:
    json_string = sessions.run (benchmark_op)
    json_object = json.loads (json_string [0])
 



   Странная петля в глубоком обучении | Карлос Э. Перес | Машина интуиции 
  Кредит: Эшер https: // www.esmadrid.com/en/whats-on/escher-gaviria-palace  Дуглас Хофштадтер в своей книге «Я - странная петля» придумал эту идею: 
   В конце концов, мы воспринимаем себя, изобретаем себя, заперты -в миражах, которые являются маленькими чудесами самоотнесения. 
  - Дуглас Хофштадтер 
 
  Где он описывает этот самореференциальный механизм как то, что описывает уникальное свойство разума. Странный цикл - это циклическая система, которая проходит через несколько уровней иерархии. Пройдя через этот цикл, человек оказывается там, где он был изначально.
  По совпадению, эта «странная петля» на самом деле является фундаментальной причиной того, что Ян Лекун описывает как «самую крутую идею в машинном обучении за последние двадцать лет». 
  Циклы не типичны для систем глубокого обучения. Эти системы обычно состоят из ациклических графов вычислительных уровней. Однако, как мы все начинаем понимать, использование «петель обратной связи» создает одну из самых ошеломляющих новых возможностей автоматизации.Это не преувеличение, это происходит сегодня, когда исследователи тренируют «узкие» интеллектуальные системы для создания высокопроизводительных специализированных систем автоматизации, превосходящих человеческие возможности. 
  Мое первое воспоминание об эффективной системе глубокого обучения, которая использовала петли обратной связи в «лестничных сетях». Лестничные сети были представлены очень давно, еще в июле 2015 года (см .: https://arxiv.org/abs/1507.02672v2)! Вот изображение архитектуры: 
 https://arxiv.org/abs/1511.06430v4 Разбор архитектуры релейной сети  Релейная сеть представляет собой одиночный цикл вверх и вниз по уровням, за которым следует последний единственный прямой проход. Система собирает информацию из частей цикла. В то время, когда он был представлен, он демонстрировал замечательные показатели сходимости. Это было далее расширено первоначальными исследователями в статье в середине 2016 года: 
 https://arxiv.org/pdf/1606.06724v2.pdf Tagger: Deep Unsupervised Perceptual Grouping  Где у вас есть несколько лестничных сетей, связанных вместе, чтобы сформировать сеть, которая возможность группировать объекты на изображениях.
  Генеративная состязательная сеть (GAN) также имеет свой собственный цикл, но не явным образом в его архитектуре, а скорее как часть его обучения. GAN включают тренировочный процесс с кооперативными и дуэльными сетями. Это включает в себя генерирующую сеть и дискриминационную сеть. Сеть дискриминатора пытается выполнить классификацию данных, создаваемых генерирующей сетью. Генеративная сеть пытается найти данные, которые пытаются обмануть дискриминаторную сеть, и в конечном итоге формируются более надежный дискриминатор и генератор.GANS выполняет своего рода тест Тьюринга и в настоящее время является лучшей генеративной моделью для изображений. 
  В основном это механизм обратной связи, который используется в форме нейронной сети (дискриминатор), который генератор использует для создания более сложных результатов (т.е. более реалистичных изображений). Есть много примеров, когда GAN генерируют реалистичные изображения. Однако новые архитектуры теперь используют GAN с лестничными сетями: 
 https://arxiv.org/abs/1612.04357v1 Stacked Generative Adversarial Networks  Эти системы, использующие циклы, также относятся к новым исследованиям «инкрементального обучения».Одним из недостатков систем глубокого обучения является проблема, заключающаяся в том, что «тонкая настройка» сети путем обучения новым данным может разрушить ранее запомненные возможности. Это проблема сети, которая «забывает» свое прошлое обучение. В архитектуре, разработанной Стэнфордским университетом и получившей название «Сети обратной связи», исследователи исследовали другой вид сети, которая возвращается в себя и постепенно развивает внутреннее представление: 
 http://feedbacknet.stanford.edu/feedback_networks_2016.pdf  В недавно опубликованном исследовании (март 2017 г.) Калифорнийского университета в Беркли были созданы удивительно способные переводы изображений в изображения с использованием GAN и нового вида регуляризации. Они называют эту систему CycleGAN, и она дает очень впечатляющие результаты: 
 Источник: https://junyanz.github.io/CycleGAN/  CycleGAN может выполнять замечательные переводы изображений. Как показано выше, он принимает картины в качестве входных данных и генерирует реалистичные фотографии. Он может выполнять то, что кажется семантическим переводом, например преобразовывать лошадей в зебр или преобразовывать изображения, сделанные в одном сезоне, и создавать впечатление, что они сделаны в другом сезоне.
  Суть подхода заключается в использовании «потери согласованности цикла». Эта потеря гарантирует, что сеть может выполнять прямую трансляцию с последующими обратными трансляциями с минимальными потерями. То есть, сеть должна научиться не только переводить исходное изображение, но и выучить обратный (или обратный) перевод. 
  Основная трудность обучения систем глубокого обучения заключалась в отсутствии маркированных данных. Помеченные данные - это топливо, которое повышает точность модели глубокого обучения.Однако эти новые типы систем, которые начинают использовать петли, решают эту проблему отсутствия надзора. Это похоже на вечный двигатель, в котором автоматизация придумывает новые вариации помеченных данных. Как следствие, парадоксальным образом подпитываются большим количеством данных.

No related posts.