Петли для тренировок: Резиновые петли (эспандеры) для тренировок от 400 руб купить

ПЕТЛИ ДЛЯ ТРЕНИРОВОК TRX TORRES AL1039

ПЕТЛИ ДЛЯ ТРЕНИРОВОК TRX TORRES AL1039 — купить в интернет магазине SPORTSHOP62

+7(4912)93-07-07 +7(800)505-97-85

• Спортивная экипировка
  • Мужское лыжное термобелье
  • Детское лыжное термобелье
  • Экипировка для бега
    • Обувь для бега
    • Одежда для бега
    • Шиповки легкоатлетические для бега
    • Носки для бега
    • Сумки поясные для бега
  • Инвентарь для футбола
    • Футбольные ворота
    • Футбольные бутсы
    • Футбольные сороконожки, шиповки
    • Футзалки футбольные
    • Футбольная форма игрока
    • Гетры футбольные
    • Форма футбольного вратаря
    • Перчатки вратарские
    • Экипировка футбольная
    • Футбольные щитки
    • Футбольные мячи
    • Футбольный тренировочный инвентарь
    • Футбольные аксессуары
    • Форма судейская футбольная
    • Сетки футбольные
  • Экипировка для единоборств
    • Экипировка для бокса
    • Макивары для единоборств
    • Боксерские перчатки
    • Перчатки для MMA
    • Перчатки снарядные
    • Шлемы для единоборств
    • Защита голени для единоборств
    • Трико для вольной борьбы
    • Форма для бокса
    • Защита паха
    • Боксерские лапы
    • Форма для самбо
    • Кимоно для дзюдо
    • Жилет тренера для единоборств
    • Боксерские бинты
    • Кимоно для карате
    • Боксерские капы
    • Накладки для карате
    • Обувь для единоборств
    • WKF KARATE
    • Рашгарды для единоборств
    • Компрессионные штаны
    • Шорты для MMA
    • Скакалки
    • Костюмы-сауна
    • Боксерские мешки и груши
  • Экипировка для фитнеса и йоги
    • Массажные ролики
    • Утяжелители
    • Гантели
    • Инвентарь для тренировок
    • Эспандеры и резинки
    • Коврики для йоги и фитнеса
    • Турники настенные
    • Железо
    • Перчатки для фитнеса
  • Экипировка для активного отдыха
    • Коньки раздвижные
    • Коньки фигурные
    • Ватрушки, тюбинг
    • Скандинавская ходьба
    • Самокаты
    • Скейты и круизеры
    • Беговелы
    • Запасные части
    • Защита для активного отдыха
  • Экипировка для хоккея
    • Хоккейные щитки
    • Хоккейные аксессуары
    • Хоккейные шорты
    • Хоккейные налокотники
    • Хоккейные шлемы
    • Нагрудники
    • Хоккейные перчатки
    • Коньки
    • Шайбы
    • Форма хоккейного вратаря
  • Инвентарь для волейбола
    • Волейбольная обувь
    • Волейбольные мячи
    • Волейбольные наколенники
    • Волейбольные налокотники
    • Волейбольные сетки
    • Волейбольная форма
    • Свистки, насосы, сумки, доски, секундомеры для волейбола
  • Инвентарь для баскетбола
    • Баскетбольная обувь
    • Баскетбольные мячи
    • Баскетбольная форма
    • Оборудование
  • Спортивные медицинские товары
    • Кинезио тейпы
    • Суппорта
    • Заморозки спортивные
  • Экипировка для плавания
    • Ласты для бассейна
    • Плавательный тренировочный инвентарь
    • Очки для плавания в бассейне
    • Шапочки для плавания в бассейне
    • Текстиль
    • Плавки для бассейна
    • Купальники
    • Сланцы для бассейна
  • Инвентарь и экипировка для настольного тенниса
    • Мячи, шарики для настольного тенниса
    • Ракетки для настольного тенниса
    • Сетка для настольного тенниса
    • Теннисные столы
  • Шахматы
  • Бадминтон
  • Инвентарь для лыжного спорта
    • Балаклавы
    • Беговые лыжи
    • Лыжные палки
    • Лыжные ботинки
    • Крепления для беговых лыж
    • Лыжное термобелье
    • Лыжные разминочные куртки
    • Лыжные разминочные брюки
    • Лыжные гоночные костюмы
    • Лыжные перчатки
    • Носки для беговых лыж
    • Лыжные шапки
• Наградная продукция
  • Грамоты
  • Ленты для медалей
  • Медали
  • Наградные статуэтки и фигурки
  • Кубки для награждения
  • Прочее
• Спортивное питание
  • Протеины
  • BCAA
  • Витамины
  • Бустеры тестостерона
  • Аминокислоты
  • Креатин
  • Глютамин
  • Гейнеры
  • Батончики протеиновые
  • Жиросжигатели
  • Л-Карнитин
  • Предтренировочные комплексы
  • Изотоники
  • Препараты для связок и суставов
  • Пищевые добавки для улучшения качества сна
  • Шейкеры
• Спортивные аксессуары
  • Носки
  • Гольфы
  • Гетры
  • Сумки поясные
  • Бейсболки
  • Шапки
  • Бафы
  • Сумки
  • Спортивные перчатки
  • Рюкзаки
• Спортивная обувь
  • Обувь для тренажерного зала
  • Летние кроссовки
  • Кроссовки волейбольные
  • Кроссовки беговые
    • Кроссовки для бега демисезонные
    • Летние кроссовки для бега
    • Зимние кроссовки для бега
    • Кроссовки для бега по асфальту
    • Кроссовки для бега по пересеченной местности и грунту
    • Кроссовки для бега по стадиону
    • Шипованные кроссовки для бега по снегу и льду
    • Кроссовки для бега 38 размера
    • Кроссовки для бега 39 размера
    • Кроссовки для бега 40 размера
    • Кроссовки для бега 41 размера
    • Кроссовки для бега 42 размера
    • Кроссовки для бега 43 размера
    • Кроссовки для бега 46 размера
    • Кроссовки для бега мужские
    • Кроссовки для бега женские
    • Кроссовки для бега 37 размера
    • Кроссовки для бега 36 размера
    • Кроссовки для бега зеленые
    • Кроссовки для бега оранжевые
    • Кроссовки для бега розовые
    • Кроссовки для бега серые
    • Кроссовки для бега фиолетовые
    • Кроссовки для бега черные
    • Кроссовки для бега белые
    • Кроссовки для бега желтые
    • Кроссовки для бега joma
    • Кроссовки для бега красные
    • Кроссовки для бега puma
    • Кроссовки для бега anta
    • Кроссовки для бега asics
    • Кроссовки для бега hoka one one
    • Кроссовки для бега saucony
    • Кроссовки для бега mizuno
  • Кроссовки повседневные
    • Кроссовки повседневные Under Armour
    • Кроссовки повседневные бежевые
    • Кроссовки повседневные белые
    • Кроссовки повседневные зеленые
    • Кроссовки повседневные розовые
    • Кроссовки повседневные серые
    • Кроссовки повседневные черные
    • Кроссовки повседневные мужские
    • Кроссовки повседневные женские
    • Кроссовки повседневные Adidas
    • Кроссовки повседневные Anta
    • Кроссовки повседневные Puma
  • Шиповки легкоатлетические
  • Спортивные бутсы
  • Сороконожки, шиповки
  • Футзалки
  • Кроссовки баскетбольные
  • Серые кроссовки
  • Фиолетовые кроссовки
  • Черные кроссовки
  • Зимние кроссовки
  • Кроссовки 36 размера
  • Весенние кроссовки
  • Кроссовки 37 размера
  • Кроссовки 38 размера
  • Осенние кроссовки
  • Кроссовки 39 размера
  • Демисезонные кроссовки
  • Кроссовки 40 размера
  • Красные кроссовки
  • Кроссовки 41 размера
  • Бежевые кроссовки
  • Кроссовки 42 размера
  • Белые кроссовки
  • Кроссовки 43 размера
  • Голубые кроссовки
  • Кроссовки 44 размера
  • Желтые кроссовки
  • Зеленые кроссовки
  • Оранжевые кроссовки
  • Розовые кроссовки
• Спортивная одежда
  • Свитшоты
  • Джемперы
  • Худи
  • Олимпийки
  • Толстовки
  • Спортивные майки
    • Женские майки
    • Красные майки
    • Нательные майки
    • Майки с логотипом
    • Баскетбольные майки
    • Майки с рукавами
    • Бежевые майки
    • Синие майки
    • Майки без рукавов
    • Футбольные майки
    • Черные майки
    • Беговые майки
    • Бесшовные майки
    • Боксерские майки
    • Майки большого размера
    • Майки дли фитнеса
    • Длинные майки
  • Женские топы
    • Топы для фитнеса
    • Топы на бретелях
    • Черные топы
    • Бесшовные топы
    • Спортивные топы
  • Куртки
    • Куртки для спорта
    • Куртки для путешествий
    • Куртки для бега на лыжах
    • Куртки Asics
    • Куртки для сноубординга
    • Куртки Jogel
    • Куртки для бега
    • Куртки красные
    • Куртки для футбола
    • Куртки голубые
    • Куртки черные
    • Куртки для мужчин
    • Куртки зимние
    • Куртки Anta
    • Куртки Forward
    • Куртки Adidas
    • Куртки Swix
    • Куртки Nordski
  • Пуховики
  • Спортивные футболки
    • Белые футболки
    • Черные футболки
    • Серые футболки
    • Красные футболки
    • Бежевые футболки
    • Голубые футболки
    • Зеленые футболки
    • Футболки для фитнеса
    • Беговые футболки
    • Футболки для единоборств
    • Повседневные футболки
  • Костюмы спортивные
  • Спортивные шорты
  • Брюки
  • Ветровки
  • Жилеты
  • Термобелье
    • Термобелье Nordski
    • Термобелье детские
    • Термофутболка
    • Термобелье комплект
    • Термобелье рейтузы
    • Термобелье для весны
    • Термобелье демисезон
    • Термошорты
    • Термобелье для зимы
    • Термобелье для лета
    • Термобелье для осени
    • Термобелье для бега
    • Термобелье для фитнеса
    • Термобелье для путешествия
    • Термобелье для похода
    • Термобелье размер L
    • Термобелье для сноубординга
    • Термобелье размер XL
    • Термобелье для горных лыж
    • Термобелье размер 2 XL
    • Термобелье для беговых лыж
    • Термобелье для мужчин
    • Термобелье штаны
    • Термобелье для женщин
    • Термокофта
    • Термобелье размер M
    • Термобелье размер S
    • Термобелье красное
    • Термобелье белое
    • Термобелье голубое
    • Термобелье желтое
    • Термобелье зеленое
    • Термобелье серое
    • Термобелье черное
    • Термобелье Swix
    • Термобелье Craft
  • Рашгарды спортивные
  • Рашгарды спортивные
• Доставка и оплата
• Условия гарантии и возврата
• Контакты
• Бренды
• Блог
• Скидки
• О компании

Описание товара Оплата и доставкаОбмен и возврат

Петли для подвесного тренинга, предназначены для функционального тренинга, при котором используют подвесные системы из ремней и петлей, позволяющих выполнять упражнения, используя в качестве отягощения собственный вес.

Компактный и универсальный тренажер для домашнего фитнеса.
Максимальная нагрузка до 90 кг.

Индивидуальная, красочная упаковка (коробка), с описанием на русском языке и инструкция с упражнениями в комплекте.

Цвет основной:
Черный
Цвет дополнительный:
Оранжевый
Материал:
Из разных материалов
Категория товара:
Инвентарь для фитнеса
Марка товара:
TORRES
Размер:
Дл. 60 см

Похожие товары

С этим товаром покупают

Написать в WhatsApp

Написать в WhatsApp Позвонить бесплатно

Резиновые петли для тренировок в категории «Спорт и отдых»

Резиновые петли для тренировок Majestic Sport Pro Power Band BiColor набор 4 шт 7-40 кг M-PB-4019 — SPORTART

На складе

Доставка по Украине

1 799 грн

2 519 грн

Купить

Резиновая петля для тренировок Dobetters DBT — ZL001 Black 25-50 LB силовая лента gl

Доставка по Украине

482. 44 грн

626.54 грн

Купить

Резиновая петля для тренировок Dobetters DBT — ZL001 Orange 25-50 LB силовая лента gl

Доставка по Украине

485.90 грн

631.04 грн

Купить

Резиновая петля для тренировок Dobetters DBT — ZL001 Black 25-50 LB силовая лента mm

Доставка по Украине

482.02 грн

626 грн

Купить

Резиновая петля для тренировок Dobetters DBT — ZL001 Orange 25-50 LB силовая лента mm

Доставка по Украине

485.48 грн

630.49 грн

Купить

СпортивныеФитнесЛентыРезиновые СиловыеФитнесРезинки5в1 ДляФитнесаТренировокСпорта РезинкиПетлиДляПриседаний

На складе в г. Киев

Доставка по Украине

по 499.94 грн

от 2 продавцов

499.94 грн/комплект

999.88 грн/комплект

Купить

Резиновая петля для тренировок Dobetters DBT — ZL001 Orange 25-50 LB спортивная резина

На складе в г. Киев

Доставка по Украине

381 грн

458 грн

Купить

Резиновая петля для тренировок Dobetters DBT — ZL001 Black 25-50 LB спортивная резина

На складе

Доставка по Украине

378 грн

454 грн

Купить

Резиновые петли для тренировок Majestic Sport Pro Power Band BiColor набор 4 шт 7-40 кг M-PB-4019

На складе

Доставка по Украине

по 1 799 грн

от 2 продавцов

1 799 грн

2 519 грн

Купить

Гумова петля для тренувань 4yourhealth Power Band Level 1 (2-6кг. ) жовта (0897) — SPORTART

На складе

Доставка по Украине

290 грн

Купить

Гумова петля для тренувань 4yourhealth Power Band Level 2 (7-16кг.) червона (0903) — SPORTART

На складе

Доставка по Украине

300 грн

Купить

Набор резина 2кг- 68кг W4Y PRO 5шт резиновые петли для тренировок, турника, подтягиваний, воркаута

На складе

Доставка по Украине

1 795 грн/комплект

Купить

Резиновая петля для тренировок Dobetters DBT — ZL001 Black 25-50 LB силовая лента

На складе

Доставка по Украине

по 436 грн

от 2 продавцов

436 грн

454 грн

Купить

Резиновые петли для тренировок Majestic Sport Pro Power Band BiColor набор 4 шт 7-40 кг M-PB-4019

На складе

Доставка по Украине

1 719 — 2 519 грн

от 13 продавцов

1 799 грн

2 519 грн

Купить

Резиновая петля для тренировки Newt Pro Loop Bands 23-54 кг синяя

На складе в г. Киев

Доставка по Украине

630 грн

Купить

Смотрите также

Резиновая петля для тренировки Newt Pro Loop Bands 16-32 кг фиолетовая

На складе в г. Киев

Доставка по Украине

399 грн

Купить

Резиновая петля для тренировки Newt Pro Loop Bands 5-14 кг оранжевая

На складе в г. Киев

Доставка по Украине

255 грн

Купить

Резиновые петли для подтягивания и тренировок Newt Pro Loop Bands 4шт

На складе в г. Киев

Доставка по Украине

1 547 грн

Купить

Эспандер-петли для подтягивания турника тренировок фитнеса Hop-Sport 55-137 кг HS-L101RR серая

На складе в г. Дрогобыч

Доставка по Украине

2 098 грн

2 413 грн

Купить

Дрогобыч

Резиновые петли для тренировок Majestic Sport Pro Power Band BiColor 7-40 кг M-PB-4019 набор 4 шт

Доставка по Украине

1 799 грн

2 519 грн

Купить

Ручка для тренировок с резиновыми петлями (1шт) Record TA-5731 16х17х2,5см gl

Доставка по Украине

717. 92 грн

932.36 грн

Купить

Резиновые петли (эспандеры) для тренировок 4 шт 7-40 кг Majestic Sport Pro Power Band BiColor набор

На складе в г. Львов

Доставка по Украине

по 1 799 грн

от 4 продавцов

1 799 грн

2 519 грн

Купить

Резиновые петли для тренировок Majestic Sport Home Power Band набор 4 шт 2-39 кг M-HB-4217

Доставка по Украине

1 299 грн

Купить

Резиновые петли для тренировок Majestic Sport Pro Power Band BiColor набор 4 шт 7-40 кг M-PB-4019

На складе

Доставка по Украине

по 1 799 грн

от 2 продавцов

1 799 грн

2 519 грн

Купить

Набор резины 7- 39кг Zelart Common Set (резиновые петли 3шт) для тренировок, турника, подтягиваний, воркаута

На складе

Доставка по Украине

845 грн/комплект

Купить

Набор резины 11кг-57кг Zelart Complex Set (резиновые петли 3 шт) для тренировок, подтягиваний, воркаута

На складе

Доставка по Украине

1 195 грн/комплект

Купить

Набор резины 7 кг — 57 кг Zelart Complete Set (резиновые петли 4 шт) для тренировок, турника, подтягиваний

На складе

Доставка по Украине

1 355 грн/комплект

Купить

Набор резина 2кг- 54кг W4Y Optimal 4шт резиновые петли для тренировок, турника, подтягиваний, воркаута

На складе

Доставка по Украине

1 295 грн/комплект

1 395 грн/комплект

Купить

Резиновая петля для тренировок 4yourhealth Power Band Level 1 (2-6кг. ) Желтая (0897)

На складе

Доставка по Украине

310 грн

Купить

Как создавать пользовательские циклы обучения в Keras

Как создавать пользовательские циклы обучения в Keras. 7 минут чтения

Содержание

Обучение моделей в Keras обычно выполняется с использованием метода подгонки. Однако вам может понадобиться больше контроля над тренировочным процессом. Для этого вам нужно создать собственный цикл обучения. Это включает в себя настройку пользовательской функции для вычисления потерь и градиента. Эта статья проведет вас через процесс этого. Давайте приступим к делу.

---

Получить набор данных

Мы будем использовать набор данных Fashion MNIST для этой иллюстрации и загрузим его с помощью загрузчика данных слоя.

 # слой установки pip
импортировать слой
mnist_train = layer.get_dataset('layer/fashion_mnist/наборы данных/fashion_mnist_train').to_pandas()
mnist_test = layer.get_dataset('layer/fashion_mnist/наборы данных/fashion_mnist_test'). to_pandas()
# Успешно зашел на https://app.layer.ai как гость
# ⠴ fashion_mnist_train ━━━━━━━━━━ ЗАГРУЗКА [0:00:10]
# ⠦ fashion_mnist_test ━━━━━━━━━━ ЗАГРУЗКА [0:00:04] 

Вот как выглядит набор данных:

 mnist_train["images"][17]
mnist_test["images"][23] 

Обработка данных

Затем преобразуйте изображения ткани в массивы NumPy.

 импортировать numpy как np
определение images_to_np_array (image_column):
    вернуть np.array([np.array(im.getdata()).reshape((im.size[1], im.size[0])) для im в image_column])
train_images = images_to_np_array(mnist_train.images)
test_images = images_to_np_array(mnist_test.images)
train_labels = mnist_train.labels
test_labels = mnist_test.labels 

Масштабирование данных в глубоком обучении является обычной практикой, поскольку веса и смещения сети инициализируются небольшими числами от 0 до 1. Поэтому нам необходимо масштабировать данные изображения.

 изображения поезда = изображения поезда / 255,0
тест_изображения = тест_изображения / 255,0
train_images. shape
# (60000, 28, 28)
 

Нейронная сеть ожидает, что приведенный выше набор данных будет иметь определенную форму. При обучении моделей с помощью Keras мы передаем форму как image_width , image_height , количество_каналов . В фигуре, напечатанной выше, мы видим, что number_of_channels отсутствует. Нам нужно добавить это. Невыполнение этого требования приведет к ошибке, подобной:

 ValueError: Exception Вход 0 слоя "conv2d" несовместим со слоем: ожидаемое min_ndim=4, найдено ndim=3. 

Чтобы этого не произошло, увеличьте размеры.

 # Убедитесь, что изображения имеют форму (28, 28, 1)
train_images = np.expand_dims (train_images, -1)
test_images = np.expand_dims (test_images, -1)
train_images.shape
# (60000, 28, 28, 1) 

Группировать набор данных

Далее давайте определим количество изображений, которые будут переданы в сеть. Обычно выбирают 32, но это число можно изменить. Давайте создадим пакеты из обучающих изображений. Пакетная передача изображений также ускоряет обучение. Мы начинаем с создания tf.dataset с помощью метода from_tensor_slices , затем добавляем размер пакета.

 ds_train_batch = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels))
training_data = ds_train_batch.batch(32)
ds_test_batch = tf.data.Dataset.from_tensor_slice((test_images, test_labels))
testing_data = ds_test_batch.batch(32) 

Как создать модель с пользовательскими слоями в Keras

Пользовательские слои в TensorFlow создаются путем наследования tf.keras.Layer и реализации __init__ , сборки и вызова .

 класс MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(я, количество_выходов):
    супер(MyDenseLayer, сам).__init__()
    self.num_outputs = количество_выходов
  сборка защиты (я, input_shape):
    self.kernel = self.add_weight("ядро",
                                  форма = [целое (input_shape [-1]),
                                         self. num_outputs])
  деф вызов(я, входы):
    вернуть tf.matmul (входы, self.kernel)
слой = MyDenseLayer(10) 

Лучшим способом создания пользовательских слоев является наследование keras.Model , поскольку он использует методы Model.fit , Model.evaluate и Model.save . Давайте создадим пользовательский блок со следующими слоями:

• Свертка.
• Максимальное объединение.
• Выровнять.
• Выпадение.
• Плотный.

 параметры = { "форма": 28, "активация": "relu", "классы": 10, "единицы": 12, "оптимизатор": "адам", "эпохи": 100, "kernel_size": 3, "pool_size": 2, "выпадение": 0,5}
класс CustomBlock (tf.keras.Model):
  def __init__(я, фильтры):
    super(CustomBlock, self).__init__(name='')
    фильтры1, фильтры2 = фильтры
    self.conv2a = слои.Conv2D(фильтры=filters1,input_shape=(28,28,1), kernel_size=(параметры["kernel_size"], параметры["kernel_size"]), активация=параметры["активация"])
    self. maxpool1a = слои.MaxPooling2D(pool_size=(параметры["pool_size"], параметры["pool_size"]))
    self.conv2b = слои.Conv2D(filters2, kernel_size=(параметры["kernel_size"], параметры["kernel_size"]), активация=параметры["активация"])
    self.maxpool2b = слои.MaxPooling2D(pool_size=(параметры["pool_size"], параметры["pool_size"]))
    self.flatten1a = слои.Flatten()
    self.dropout1a = слои.Dropout(параметры["выпадение"])
    self.dense1a = слои.Dense (параметры ["классы"], активация = "softmax")
  вызов защиты (я, input_tensor):
    х = self.conv2a (input_tensor)
    х = tf.nn.relu(x)
    х = self.maxpool1a (х)
    х = self.conv2b(x)
    х = tf.nn.relu(x)
    х = self.maxpool2b (х)
    х = self.flatten1a (х)
    х = self.dropout1a (х)
    х = self.dense1a (х)
    вернуть tf.nn.softmax(x)
 

Давайте инициализируем модель и проверим слои и переменные.

 модель = CustomBlock([32,64])
input_shape = (1, 28, 28, 1)
x = tf.random.normal(input_shape)
_ = модель (х)
х.форма
# TensorShape([1, 28, 28, 1])
модель. слои
len(model.variables) 

Мы также можем визуализировать сводку модели.

 model.summary() 

Модель можно использовать для прогнозирования еще до обучения. Очевидно, что результаты не будут хорошими.

Определение функции потерь  

Следующим шагом является определение функции потерь. Мы используем SparseCategoricalCrossentropy , поскольку метки являются целыми числами. Если метки имеют однократное кодирование, вместо них используется CategoricalCrossentropy . Цель состоит в том, чтобы уменьшить ошибки между истинными и предсказанными значениями. Функция SparseCategoricalCrossentropy принимает прогнозы вероятности и возвращает средние потери.

 loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
потеря защиты (модель, x, y, обучение):
  # training=обучение нужно только при наличии слоев с разными
  # поведение во время обучения по сравнению с выводом (например, отсев).
  y_ = модель (x, обучение = обучение)
  вернуть loss_object (y_true = y, y_pred = y_)
l = потеря (модель, test_images, test_labels, training=False)
print("Тест потерь: {}". format(l)) 

Определение функции градиентов

Градиент вычисляется с помощью функции tf.GradientTape . Он вычисляет градиент потерь по отношению к обучаемым переменным модели. Лента записывает операции при прямом проходе и использует эту информацию для вычисления градиентов при обратном проходе.

 def grad(модель, входы, цели):
  с tf.GradientTape() в качестве ленты:
    loss_value = потеря (модель, входы, цели, обучение = True)
  вернуть loss_value, tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables) 

Создать оптимизатор

Функция оптимизатора использует вычисленные градиенты для корректировки весов и смещений модели для минимизации потерь. Этот итеративный процесс направлен на поиск параметров модели, которые приводят к наименьшей ошибке. Мы применяем общую функцию оптимизатора Адама.

 оптимизатор = tf.keras.optimizers.Adam() 

Создать пользовательский цикл обучения

Цикл обучения передает обучающие изображения в сеть при вычислении метрик. Мы используем SparseCategoricalAccuracy для вычисления точности, поскольку метки являются целыми числами. Если метки закодированы одним горячим кодом, используется CategoricalAccuracy . Мы используем tqdm для отображения индикатора выполнения процесса обучения. Процесс обучения включает следующие этапы:

• Передайте обучающие данные в сеть за одну эпоху.
• Получите обучающие изображения и метки для каждой партии.
• Запустите прогнозы с помощью сети и сравните результат с истинными значениями.
• Обновление параметров модели с помощью оптимизатора Adam.
• Отслеживайте показатели обучения для визуализации позже.
• Повторите процесс для указанного количества эпох.

 из группы импорта tqdm.notebook
## Примечание. При повторном запуске этой ячейки используются те же параметры модели.
# Сохраняем результаты для построения графика
train_loss_results = []
train_accuracy_results = []
число_эпох = 10
для эпохи в trange (num_epochs):
  epoch_loss_avg = tf. keras.metrics.Mean()
  epoch_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()
  # Тренировочный цикл — использование пакетов по 32
  для x, y в training_data:
    # Оптимизировать модель
    loss_value, grads = grad(model, x, y)
    оптимизатор.apply_gradients(zip(выпуски, model.trainable_variables))
    # Отслеживание прогресса
    epoch_loss_avg.update_state(loss_value) # Добавить текущую потерю пакета
    # Сравните предсказанную метку с фактической меткой
    # training=True требуется, только если есть слои с разными
    # поведение во время обучения по сравнению с выводом (например, отсев).
    epoch_accuracy.update_state (y, модель (x, обучение = True))
  # Конец эпохи
  train_loss_results.append(epoch_loss_avg.result())
  train_accuracy_results.append(epoch_accuracy.result())
  print("Эпоха {}: Потеря: {:.3f}, Точность: {:.3%}".format(эпоха + 1,
                                                                epoch_loss_avg.result(),
                                                                epoch_accuracy. result())) 

Визуализируйте потери

Затем визуализируйте потери и точность обучения с помощью Matplotlib.

 рис, оси = plt.subplots(2, sharex=True, figsize=(12, 8))
fig.suptitle('Показатели обучения')
axes[0].set_ylabel("Потери", размер шрифта=14)
оси [0] .plot (train_loss_results)
axes[1].set_ylabel("Точность", размер шрифта=14)
оси[1].set_xlabel("Эпоха", размер шрифта=14)
оси [1] .plot (train_accuracy_results)
plt.show() 

Подробнее: Учебное пособие по TensorBoard (глубокое погружение с примерами и блокнотом)

Оценка модели на тестовом наборе данных

Чтобы оценить производительность сети, мы просматриваем тестовые данные, делаем прогнозы и сравниваем их с истинными значениями. tf.math.argmax возвращает ось наибольшего предсказанного значения.

 test_accuracy = tf.keras.metrics.Accuracy()
для (x, y) в testing_data:
  # training=False нужно, только если есть слои с разными
  # поведение во время обучения по сравнению с выводом (например, отсев). 
  логиты = модель (х, обучение = ложь)
  прогноз = tf.math.argmax (логиты, ось = 1, output_type = tf.int64)
  test_accuracy (прогноз, г)
print("Точность набора тестов: {:.3%}".format(test_accuracy.result()))
# Точность набора тестов: 87,870%
 

Использование обученной модели для прогнозирования

Давайте воспользуемся обученной моделью для прогнозирования новых изображений ткани и распечатаем прогноз. Модель выводит логиты, которые мы передаем в tf.nn.softmax . Это гарантирует, что сумма всех выходов равна 1. Поэтому мы принимаем максимальное значение в качестве прогнозируемого значения. Получение индекса максимума и сопоставление его с категориями дает прогнозируемый класс.

 # training=False нужно только если есть слои с разными
# поведение во время обучения по сравнению с выводом (например, отсев).
прогнозы = модель (test_images [0: 5], обучение = ложь)
class_names = ["Футболка/топ","Брюки","Пуловер","Платье","Пальто","Сандалии","Рубашка","Кроссовки","Сумка","Ботильоны"]
для i логиты в перечислении (прогнозы):
  class_idx = tf. math.argmax(logits).numpy()
  p = tf.nn.softmax(logits)[class_idx]
  имя = имена_классов[class_idx]
  print("Предсказание изображения {}: {} ({:4.1f}%)".format(i, name, 100*p)) 

---

Заключительные мысли

Теперь вы научились создавать пользовательские слои и обучающие циклы в Keras. Это помогает понять базовую обработку, которая происходит, когда вы вызываете метод fit из Keras. Это также важно, если вы хотите более детально контролировать процесс обучения сети. В частности, мы видели, что создание пользовательских циклов обучения включает в себя:

• Разработка сети с использованием пользовательских слоев или встроенных слоев Keras.
• Создание пользовательских функций потерь.
• Создание пользовательской функции для вычисления градиентов модели.
• Определение функции оптимизатора.
• Создание пользовательской функции цикла, использующей функции потерь и градиента.

Ресурсы TensorFlow

Обнаружение объектов с помощью TensorFlow 2 API обнаружения объектов

Как обучать модели глубокого обучения на Apple Silicon GPU

Как построить CNN в TensorFlow (примеры, код и блокноты)

Как создавать искусственные нейронные сети с помощью Keras и TensorFlow

---

Complete Data Science and Machine Learning Bootcamp на Udemy — отличный следующий шаг, если вы хотите продолжать изучать науку о данных и машинное обучение.

Следите за нами в LinkedIn, Twitter, GitHub и подпишитесь на наш блог , , чтобы не пропустить новый выпуск.

---

ТензорФлоу

Деррик Мвити Твиттер

Эксперт по разработчикам Google — машинное обучение

mlnuggets Информационный бюллетень

Подпишитесь на информационный бюллетень, чтобы получать последние обновления на свой почтовый ящик.

Ваш адрес электронной почты

Пожалуйста, проверьте свой почтовый ящик и нажмите на ссылку, чтобы подтвердить подписку.

Пожалуйста, введите действительный адрес электронной почты!

Произошла ошибка, повторите попытку позже.

Обсуждение

Правила сообщества

---

Циклы обучения — как использовать обратную связь для повышения вовлеченности учащихся

Titus Learning

Расширьте возможности своих учащихся с помощью экспертных решений Moodle и Totara

Titus Learning

Расширьте возможности своих учащихся с помощью экспертных решений Moodle и Totara

Главная страница — Блог — Советы по электронному обучению — Циклы обучения – Как использовать отзывы для улучшить вовлеченность учащихся​

Перейти к.

..

Рассмотрение процесса обучения с точки зрения цикла или петли – это концепция, которая существует уже некоторое время. Впервые появившись в секторе образования, теперь он набирает популярность в сценариях обучения на рабочем месте в самых разных отраслях и секторах.

По сути, ключевая идея заключается в том, что обучение — это не линейный процесс, а цикл, в котором следуют круговому пути, который позволяет учащимся и руководству постоянно оценивать, оценивать и улучшать то, как обучение и обучение выполняются с течением времени.

В этой статье мы рассмотрим одно широко используемое определение цикла обучения (есть несколько вариаций, но в этом есть все основные элементы), различные действия, которые происходят на каждом этапе и преимущества для отделов обучения и развития и самих учащихся на рабочем месте. Во-первых, давайте определим, что мы подразумеваем под «петлей обучения».

Это не значит, что совпадений нет. Организации государственного сектора сталкиваются с растущим давлением, чтобы конкурировать с частным сектором, чтобы привлечь лучшие таланты, в то же время имея дело с сокращающимися бюджетами. Они должны соответствовать ожиданиям нового поколения потенциальных кандидатов, не тратя чрезмерных средств на инфраструктуру, лицензирование или контракты на обслуживание.

Для организаций, занимающих эту должность, Moodle Workplace является идеальным инструментом. Он обладает современным набором функций, легко интегрируется с существующими инструментами и системами, обладает широкими возможностями настройки и настройки и представляет собой отличное соотношение цены и качества.

Мы рассмотрели некоторые ключевые области функциональности, которые имеют особое значение при выборе подходящей LMS для государственных ведомств или агентств, а также конкретные функции Moodle Workplace, отвечающие каждой из этих потребностей.

Цикл обучения

Четыре ключевых элемента или этапа цикла обучения:

• Обучение – получение новых знаний, их понимание и сохранение.
• Применение – применение полученных знаний в соответствующих ситуациях.
• Обратная связь – информация о том, насколько хорошо были применены знания.
• Рефлексия – обзор прогресса и планирование следующего цикла.

Рассмотрим каждый из этих этапов более подробно.

01 – Обучение

Первый этап – получение новых знаний посредством обучения. В некоторых старых моделях этот этап назывался этапом «обучения», но эта идея становится все более устаревшей, поскольку не учитывает возможности обучения за пределами традиционных отношений между наставником и учеником.

На современном рабочем месте обучение может происходить в самых разных условиях, от формальных до неформальных, либо в виде запланированных занятий, либо небольшими порциями, либо в виде отдельного действия, либо в составе рабочих процессов. По нашему опыту, наиболее распространенными сценариями обучения являются следующие:

Обучение под руководством инструктора

Вероятно, это первый тип обучения, который приходит на ум, когда мы говорим об обучении на рабочем месте. Традиционно сотрудников отправляли на курсы для решения конкретных аспектов их работы, обучения по охране труда и технике безопасности, управлению оборудованием, изучению языка программирования и т. д. Курсы обычно следовали структуре «один ко многим», проводились лично и с минимальные последующие действия или возможности для обратной связи и обсуждения.

Сегодня существует гораздо больше гибкости, когда речь идет об обучении под руководством инструктора, благодаря внедрению систем управления обучением, инструментов видеоконференцсвязи и программ смешанного обучения, обеспечивающих гораздо более богатый и интерактивный опыт, когда обучение можно оценивать, анализировать и составлять отчеты. на большей глубине. Роль ведущего курса сместилась с инструктора на фасилитатора, с большим упором на двустороннее общение.

Самостоятельное обучение

Значительная часть обучения проводится индивидуально, при этом сотрудники контролируют свое собственное развитие, читая, просматривая или слушая соответствующие ресурсы, что позволяет им осваивать новые навыки и продвигаться по карьерной лестнице. Это может включать как формальное, так и неформальное обучение: компании могут предлагать или предоставлять полезные материалы для самостоятельного изучения, но отдельные сотрудники также могут проводить собственные исследования.

Системы управления обучением могут способствовать эффективному независимому обучению, предоставляя центр контента и ресурсов, которые курируются группой обучения и разработки, возможно, с предлагаемыми ссылками для прямых сотрудников, которые хотят продолжить исследования по конкретной теме.

Хорошо спроектированные учебные платформы позволяют учащимся учиться в своем собственном темпе, входить в систему с мобильных устройств, а также со своего офисного ПК и сочетать свое независимое обучение с другими обязанностями и обязанностями.

Обучение на основе рабочего процесса

Обучение «на рабочем месте» уже давно является характерной чертой многих рабочих мест, и компании считают, что лучший способ обучения — это практика. Хотя этот стиль обучения не подходит для всех ролей, тем или отдельных людей, во многих случаях этот тип иммерсивного обучения улучшает вовлеченность и удержание, позволяя сотрудникам напрямую соотносить теорию, которую они изучают, с ее практическим применением в повседневной жизни. дневная работа.

Технология открыла путь к более эффективному обучению в режиме реального времени, позволив сотрудникам получать доступ к ресурсам и вспомогательным материалам на ходу. Называемое «своевременным» обучением или микрообучением, это включает в себя доступ к контенту для конкретной задачи через учебную платформу или веб-интерфейс, который учащиеся могут найти и использовать в то время, когда они работают над этой конкретной задачей.

Например, новичок, впервые пополняющий запасы в розничном магазине, может использовать свой смартфон, чтобы открыть видео-инструкцию по безопасному обращению с товаром вручную или правильному использованию кодов продуктов, чтобы убедиться, что он на правильном пути.

Обучение по принципу «равный-равному»

Обучение на основе «равный-равному» до Интернета ограничивалось обучением от других сотрудников в непосредственной команде или отделе. Обычным явлением было наставничество новых сотрудников со стороны более опытных коллег, а также поощрение членов команды помогать новичкам, «показывая им основы». Отслеживание и отчетность часто осуществлялись с помощью контрольного списка, и было мало возможностей вернуться назад и подумать над конкретными элементами после их завершения.

Теперь рабочие во всех секторах осознают ценность расширенного совместного обучения, используя такие инструменты, как обмен мгновенными сообщениями, видеозвонки и обучающие платформы, позволяющие более часто и широко общаться между сотрудниками.

Такие инструменты, как доски объявлений или форумы компаний, группы в социальных сетях и встречи для обмена идеями между отделами, позволяют предприятиям максимально использовать свой человеческий капитал, обмениваясь передовым опытом, планируя инновационные способы работы и открывая новые подходы к проблемам.

02 – Приложение  

После завершения начального обучения учащиеся должны продемонстрировать свои новые знания – либо в форме оценивания, либо применяя их в своей повседневной работе. Управление этапом подачи заявок имеет важное значение — сотрудникам может потребоваться поддержка при начале работы с новой ролью или, в случае официальных экзаменов, корректировка их расписания для пересмотра и подготовки.

Оценка

Оценка может принимать различные формы, от коротких тестов, чтобы подтвердить, что учащийся понял основы курса, до углубленных экзаменов, необходимых для получения профессиональной квалификации. В некоторых ролях от сотрудников может потребоваться пройти аттестацию, прежде чем они смогут выполнять определенные аспекты своей роли, например, продемонстрировать, что они прошли обучение технике безопасности перед работой в опасной среде, или получить соответствующую сертификацию для обеспечения соблюдения финансовых или юридических требований. нормативно-правовые акты.

В настоящее время большинство оценок проводится онлайн, часто через LMS, что позволяет централизованно оценивать и публиковать результаты. Большинство обучающих платформ интегрируются с системами управления персоналом, чтобы обновлять профили сотрудников после сдачи теста или экзамена и регистрировать соответствующую квалификацию или сертификацию.

Внедрение

Иногда формальное оценивание может не понадобиться, и учащиеся должны будут просто применять свои новые знания или навыки в своей работе. Системы управления обучением также пригодятся и здесь, особенно в качестве хранилища ресурсов и мероприятий по микрообучению, как обсуждалось выше, которые не только полезны для обучения на рабочем месте, но и являются полезным напоминанием, когда дело доходит до применения полученных знаний.

Учащиеся могут быстро вернуться к пройденным курсам или действиям, войдя в систему с помощью мобильного устройства, чтобы подтвердить или перепроверить политики, процессы, руководства или любую другую информацию, связанную с задачей, чтобы убедиться, что они правильно применяют знания. Хотя это может показаться простым способом запомнить материал наизусть, на самом деле это эффективный способ закрепить обучение и улучшить запоминание информации, а также избежать ошибок.

Сотрудничество

Еще один способ, которым сотрудники могут применить свои новые знания, — поделиться ими с коллегами или членами команды. Существует ряд сценариев, когда это может произойти, например, когда менеджеры проходят обучение по новым процессам или политикам, которые они затем должны распространять среди своих непосредственных подчиненных, или отдельные сотрудники проходят специализированный курс, чтобы стать экспертом в предметной области, а затем помощь в обучении младших членов смежным ролям.

03 – Обратная связь

Получение своевременных и точных отзывов является ключевой частью процесса обучения, позволяя учащимся понять, насколько они продвинулись вперед, и определить области, требующие улучшения. Сессии обратной связи, проводимые лично или онлайн через систему управления обучением, должны быть как регулярными, так и частыми, позволяя учащимся действовать в соответствии с любыми предложениями или указаниями до завершения курса.

Откладывание обратной связи до окончания продолжительной программы обучения менее продуктивно, поскольку не позволяет вносить постоянные улучшения или предлагать поддержку на этапе обучения. Системы управления обучением особенно эффективны в этом отношении, обеспечивая немедленную автоматизированную обратную связь для простых действий, таких как викторины, а также предоставляя руководителям курсов несколько каналов для более подробной обратной связи по сложным задачам.

Обратная связь от руководства

Для большинства учащихся на рабочем месте основным источником отзывов об обучении и применении новых знаний является их руководитель или преданный своему делу персонал отдела обучения и развития, который наблюдает за их учебным процессом. Это может быть в форме прямых комментариев или оценок по результатам онлайн-оценки или задания или может быть качественная обратная связь о том, насколько хорошо они применяют новые концепции, которые они изучили в своей роли.

Важно, чтобы менеджеры отслеживали прогресс учащихся в ходе курса, а не ждали до конца, чтобы предоставить свои отзывы. Большинство современных систем управления обучением включают в себя настраиваемые инструменты отчетности или информационные панели, которые позволяют руководителям курсов отслеживать прогресс учащихся в режиме реального времени и выявлять любых лиц, у которых могут возникнуть проблемы с определенной темой, что позволяет им предлагать адресную поддержку на этапах обучения и применения.

Отзывы коллег

Обратная связь с коллегами — еще одна ценная часть процесса обучения, и использование системы наставничества или наставника, где сотрудники оценивают, насколько хорошо их коллеги учатся и применяют новые навыки, становится все более распространенной практикой. Обратная связь «равный-равному», хотя она часто менее формальна и структурирована, чем та, которую предлагают менеджеры, имеет то преимущество, что она более непосредственная и прямая, позволяя учащимся адаптировать то, как они применяют свои знания или навыки в рамках обычного рабочего процесса.

Для организаций, использующих систему управления обучением, доступные коммуникационные инструменты позволяют коллегам просматривать онлайн-оценки, мероприятия или групповые проекты, которые могут даже распространяться на оценку, создание контента или ресурсов и разработку курса. Предоставление учащимся свободы просматривать и критиковать работу друг друга может помочь укрепить дух сотрудничества, а также мотивировать и вовлечь отдельных учащихся в их собственный учебный путь.

Сторонняя обратная связь

Обратная связь не только внутренняя. Большинство сотрудников получают определенный уровень отзывов о своей работе от третьих лиц — будь то клиенты, партнеры или различные отделы внутри организации. Учащиеся должны сопоставлять и хранить любые полученные комментарии или отзывы, которые относятся к их обучению и тому, как они применяли новые знания в своей работе, поскольку они могут предоставить полезные дополнительные доказательства для обсуждения на этапе размышлений, а также во время периодического обучения или выступления. отзывы.

04 – Рефлексия

Заключительный этап процесса перед циклическим переходом к следующему пункту или периоду обучения – это обдумывание только что завершенного обучения, применения и обратной связи. Идея состоит в том, чтобы оценить, что прошло хорошо, а что нет, и использовать эту информацию для улучшения процесса обучения в будущем. Рефлексия должна быть двусторонним процессом, когда и учащиеся, и менеджеры или руководители курсов должны уделять время оценке и критике своей работы.

Рефлексия может быть формальной или неформальной, как мы рассмотрим ниже, но крайне важно, чтобы результаты и извлеченные уроки были задокументированы и сохранены, например, в LMS, чтобы их можно было использовать при планировании следующего этапа. .

Неформальное или формальное обсуждение

В небольших организациях или командах этот процесс может просто принимать форму группового разговора или индивидуального интервью в конце процесса обратной связи, где учащиеся могут обсудить свой опыт с инструкторами или руководителями курса, выделить любые трудности и запишите предложения о том, как можно улучшить курс или модуль для будущих когорт.

Более крупные организации могут формализовать этот процесс, используя стандартные анкеты, чтобы побуждать учащихся размышлять и записывать свои мысли о различных аспектах курса. Эту же систему можно использовать для самих инструкторов, а результаты сопоставлять, чтобы обеспечить руководство для будущих улучшений курса.

Все более популярным занятием на этапе размышления является поощрение учащихся к созданию собственного электронного портфолио, которое формирует онлайн-коллекцию свидетельств обучения вместе с их мыслями о процессе. Большинство систем управления обучением будут иметь плагин или интеграцию, которые позволят учащимся создать такое портфолио на платформе и позволят им экспортировать данные в переносимом формате, если они перейдут в другую компанию в будущем.

05 – Назад к началу

После завершения этапа размышлений цикл продолжается со следующей целью обучения, не забывая применять любые обновления или изменения к процессу, выявленному в ходе цикла обучения, чтобы обеспечить постоянное совершенствование.