Тренировочная петля: Тренировочная петля на лодыжку для тренажера с регулируемой нагрузкой DOMYOS

Содержание

Подвесная Тренировочная Петля Для Кросс Тренинга с сумочкой ( Петли TRX), цена 699 грн.

Создали эти тренировочные петли для укрепления мышечного корпуса всего тела благодаря комплексу из более, чем 50 упражнений
Полноценная и доступная всем тренировка, при которой усилие зависит от наклона корпуса. Легкий и компактный тренажер помещается в чехол, что облегчает его перевозку.

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

 

Размеры

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

ВЕС

Товар: 1 кг В упаковке: 1,2 кг

Для Вашей безопасности при креплении на ремне

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

Для Вашей безопасности в случае крепления на дверь

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

Бесплатное видео с упражнениями поможет разнообразить работу с тренажером.

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

В наборе

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

Проверено

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

Состав

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

Тренировочные петли | Спортивные петли

Тренировочные петли могут вызвать вопросы о том, что с ними можно сделать? Было бы лучше повернуть вопрос в другую сторону, что с ними НЕЛЬЗЯ сделать? Комплект тренировочных петель на 100% рассчитан для тренировки всего тела. С этим тренировочным комплектом вы разовьете сильное тело, чувство равновесия и координацию движений.

Такие петли широко используется физиотерапевтами в практике реабилитации пациентов. Тренировочные петли могут применяться при выполнении огромного количества разнообразных физических упражнений. Безграничные возможности. Тренировка с этим комплектом петель МОЖЕТ быть полноценной и веселой!

Описание

Варианты физических упражнений, выполняемые с этим комплектом бесконечны. Тренировочные петли TRX идеально подходят для использования их дома и в фитнес-центрах. Комплект TRX петель легкий и может храниться в сумке. Ремни могут быть прикреплены к чему угодно, например к двери. Единственное, в чем нужно убедиться это то, что крепление достаточно прочное и надежное. Ремни изготовлены из полиэстера и нейлона высокого качества, что делает их надежными и очень прочными. Они выдерживает вес до 400 кг. Тренировочные петли могут быть легко отрегулированы на нужную длину. Этот TRX комплект также подходит и для новичков. Их можно отрегулировать так, чтобы движения стали легче или наоборот, для увеличения нагрузки.

Тренировка с использованием TRX комплекта тренировочных петель

Тренировка с помощью этого TRX комплекта подходит для всех. Новичок может легко регулировать длину ремней, чтобы облегчать физические упражнения. Более опытный спортсмен может выполнять те же упражнения с более тяжелой силовой нагрузкой. Этот TRX комплект петель обеспечивает эффективную тренировку для всего тела. Ваше воображение это единственный предел при выборе упражнений.

Выполняя упражнения с тренировочными петлями, вы получаете хорошую тренировку для всех групп мышц, и в то же время развиваете чувство равновесия и координацию движений. Во время тренировки нужно постоянно поддерживать равновесие. Это включает в работу большое количество различных групп мышц.

Комплект тренировочных петель TRX можно использовать в невероятном количестве упражнений. Вы можете задействовать в тренировке верхнюю и нижнюю части тела без другого дополнительного оборудования. Ручные захваты имеют дополнения, так как многие упражнения выполняются в основном с использованием рук.

Объедините тренировку с тренировочными петлями с другими упражнениями, чтобы добиться более эффективных результатов. Например: тренируйтесь с этим комплектом три раза в неделю, а в остальные дни сделайте упор на выносливость.

Техническая информация:

  • Максимальная весовая нагрузка: 400 кг (Примечание: надежное крепление)
  • Вес комплекта: 600 г
  • Максимальная длина: 2,4 м
  • Материал: 70% полиэстер, 30% нейлон
  • Включает: 1 * ремень, 1 * дверное крепление, 1 * карабин и 1 * чехол

Габариты упаковки: 5,5 см x 4,6 см x 2,1 см
Вес: 0,8 кг

Выберите лучшие советы по тренировкам из видео ниже:

Резиновая петля тренировочная M (3,20 см) короткая MD Buddy MD1353 фиолетовая

Резиновая петля тренировочная M (3,20 см) короткая MD Buddy MD1353 фиолетовая |. Спортивный инвентарь

Вы выключили JavaScript. Для правильной работы сайта необходимо включить его в настройках браузера.

0.0291301012 c

374 р.

315 р.

Защита покупателя Нашли дешевле?

Shop

6 Быстрая покупка со сроком доставки до 6 дней. В таких покупках не нужно ждать, когда подтвердят заказ. Вы оформляете заказ и сразу оплачиваете его.

Артикул: 4bd177cc-3f16-11e6-9be3-b8aeedb7d51d

Резиновые петли или резинки для фитнеса — это новый спортивный тренажер, набирающий популярность во всем мире благодаря его низкой стоимости, высокой эффективности и универсальности применения.
В отличие от аптечных резиновых жгутов и тонких лент для фитнеса, резиновые петли предназначены для серьезных силовых тренировок.
Длина: 60 см.
Ширина: 3,2 см.
Толщина: 4,5 мм.
Сопротивление: 45-54 кг. 

Балансировочная платформа массажная MD Buddy MD1431 имеет множество названий — balance pod, Fitpaws…
Блоки MD Buddy MD1219 применяются во время занятий йогой для того, чтобы найти опору между полом и… Петли латексные для занятий пилатесом или резинки для фитнеса, для укрепления мышц в домашних услов…

Смотрите также

459 р. 386 р.

Балансировочная платформа массажная MD Buddy MD1431 имеет множество названий — balance pod, Fitpaws…

425 р. 357 р.

Массажный мяч OKPRO OK1213A используется для самомассажа во время разминки до и после физической на…

357 р. 300 р.

Гантель виниловая — это литые эргономичные и яркие гантели, которые покрыты мягким приятным на ощуп…

459 р. 386 р.

Балансировочная платформа массажная MD Buddy MD1431 имеет множество названий — balance pod, Fitpaws…

459 р. 386 р.

Балансировочная платформа массажная MD Buddy MD1431 имеет множество названий — balance pod, Fitpaws…

321 р. 270 р.

Мяч массажный MD Buddy MD1279 используется для самомассажа во время разминки до и после физической…

714 р. 600 р.

Неопрен – это искусственный каучук. Материал обладает рядом положительных свойств. Он водонепроница…

374 р. 315 р.

Резиновые петли или резинки для фитнеса — это новый спортивный тренажер, набирающий попул…

485 р. 408 р.

Блоки MD Buddy MD1219 применяются во время занятий йогой для того, чтобы найти опору между полом и…

536 р. 450 р.

Неопрен – это искусственный каучук. Материал обладает рядом положительных свойств. Он водонепроница…

1190 р. 1000 р.

Диаметр: 34 см. Вес: 1 кг. Материал: ПВХ. Изготовлен из профессионального противовзрывного ПВХ, кот…

357 р. 300 р.

Неопрен – это искусственный каучук. Материал обладает рядом положительных свойств. Он водонепроница…

459 р. 386 р.

Балансировочная платформа массажная MD Buddy MD1431 имеет множество названий — balance pod, Fitpaws…

141 р. 119 р.

Скакалка гимнастическая OKPRO OK1362 изготовлена из качественных безопасных для здоровья материалов…

2049 р. 1721 р.

При балансировании подключаются мышцы-стабилизаторы, которые мало используются при обычных трениров…

1071 р. 900 р.

Гантель виниловая — это литые эргономичные и яркие гантели, которые покрыты мягким приятным на ощуп…

779 р. 655 р.

Массажный мяч двойной MD Buddy MD1278 используется для самомассажа во время разминки до и после физ…

2838 р. 2385 р.

Массажный цилиндр — сочетает преимущества массажного ролика и отличного тренажера для мышц-стабилиз…

1530 р. 1286 р.

714 р. 600 р.

Гантель виниловая — это литые эргономичные и яркие гантели, которые покрыты мягким приятным на ощуп…

694 р. 583 р.

Массажный мяч OKPRO OK1213J-2 используется для самомассажа во время разминки до и после физической…

170 р. 143 р.

Резиновые петли или резинки для фитнеса — это новый спортивный тренажер, набирающий попул…

4528 р. 3804 р.

Балансборд — деревянный тренажер для балансировки, состоящий из доски и ролика с нескользящим покры…

1275 р. 1071 р.

Технические характеристики: Упоры для отжиманий MD Buddy MD1434 Бренд MD Buddy Вес (кг) 5 Вес в уп…

1496 р. 1257 р.

Удобный и крайне полезный аксессуар для йоги – массажный ролик, способен разнообразить занятия, сде…

878 р. 738 р.

Массажный мяч двойной OKPRO OK1213J используется для самомассажа во время разминки до и после физич…

1990 р. 1672 р.

Массажный цилиндр MD Buddy MDF061 — сочетает преимущества массажного ролика и отличного тренажера д…

2931 р. 2462 р.

Пояс тяжелоатлетический профессиональный для фиксации спины при тренировках с большими весами…

680 р. 572 р.

Скакалка с дополнительным отягощением — необходимый атрибут тренировки, развивает выносливость, коо…

1345 р. 1130 р.

При балансировании подключаются мышцы-стабилизаторы, которые мало используются при обычных трениров…

1360 р. 1143 р.

Будо-мат ласточкин хвост 25 мм OKPRO OK1118 – модульное покрытие без чехла на основе ЭВА для тхекво…

1168 р. 982 р.

В упаковке 2 диска. Цена указана за 1 диск. Полиуретановый диск OKPRO OK2030B с высококачественным…

1938 р. 1628 р.

Гантель виниловая — это литые эргономичные и яркие гантели, которые покрыты мягким приятным на ощуп…

1377 р. 1157 р.

Спортивная магнезия OKPRO OK5047 – это белый порошок, состоящий в основном из карбоната магния и пр…

1922 р. 1615 р.

Массажный цилиндр или ролик — сочетает преимущества массажного ролика и отличного тренажера для мыш…

1315 р. 1105 р.

Диаметр: 34 см. Вес: 1 кг. Материал: ПВХ. Изготовлен из профессионального противовзрывного ПВХ, кот…

18 561 р. 15 592 р.

Балансировочная платформа MD Buddy MD1299 — это новое слово в мире фитнеса. MD Buddy MD1299 — не п…

1777 р. 1493 р.

Надежная рукоять, предназначенная для верхней и нижней тяги. Вес товара: 2000 г

2975 р. 2499 р.

V-образная рукоятка – незаменимый атрибут спортзала. Ее прикрепляют к тросовым тренажерам и верхней…

1866 р. 1568 р.

Надежная рукоять предназначена для тренировок при помощи тяговых блоков силового тренажера тяга к н…

Мы используем метаданные (cookie, данные об IP-адресе и местоположении) для функционирования сайта. Продолжая пользоваться нашим сайтом, вы соглашаетесь с использованием метаданных Закрыть

Резиновые петли. Программы тренировок

 

 

Что такое резиновые петли для тренировок?

 

Функциональный тренинг – это отличное занятие для тех, кто желает добиться не только хорошей спортивной формы, но и гибкости, координации, быстроты и выносливости. Было доказано, что функциональные тренировки оказывают положительное влияние на сердечно-сосудистую систему, позвоночник и организм в целом. 

 

Одним из самых лучших и доступных инструментов для проведения функционального тренинга являются резиновые петли. Этот снаряд позволяет использовать собственный вес для работы с отдельными мышечными группами и всего тела в целом. Заниматься с петлями могут люди с различным уровнем подготовки для развития координации, силы и выносливости. 

 

Петли для тренировок можно регулировать, добиваясь нужного уровня нагрузки – от 7 до 100 % собственного веса тела. Это дает возможность получить желаемую интенсивность, в зависимости от уровня подготовки. Регулярные занятия на петлях позволят эффективно и гармонично развивать все тело в целом, в том числе и мышцы-стабилизаторы, чего очень тяжело добиться при силовых тренировках с железом. 

 

Для организации зоны функционального тренинга с петлями не нужно никакой перепланировки. Их уникальная конструкция позволяет эффективно использовать их в любом фитнес-зале, дома и даже на улице. 

Кому подойдут петли для тренировок? 

 

Резиновые петли идеально подходят широкому кругу спортсменов. Их используют в различных видах спорта – в силовых, единоборствах, спортивных играх и т.д. Благодаря их уникальной особенности, под каждого спортсмена можно подобрать круг упражнений, которые будут полезны в достижении его спортивных задач. 

 

Жгуты для тренировок идеально подходит тем, кто хочет поэкспериментировать и внести что-то новое. Этот тренажер идеально подойдет как новичкам, так и профессиональным спортсменам. Следует отметить, что тренироваться на нём могут как мужчины, так и женщины. С его помощью представительницам прекрасного пола будет легче освоить такие тяжелые базовые упражнения, как отжимания и подтягивания. 

 

Один из самых основных и важных плюсов резиновых петель – исключение осевой нагрузки на позвоночник. Это дает возможность без риска для здоровья использовать петли тем, кто испытывает определенные трудности или проходит период реабилитации. 

Как правильно организовать тренировки с петлями

 

Петли – это отличная возможность разнообразить свой тренировочный процесс и внести что-то новенькое. Пожалуй, организация тренировочного процесса зависит от конкретных спортивных задач. Для тех, кто желает сделать упор на многофункциональный тренинг, следует большую часть тренировок использовать петли. Кто же просто хочет внести разнообразие и попробовать функциональные тренировки, может заменить одну силовую тренировку на петли. 

 

Сегодня на резиновых петлях можно выполнять более 50 различных функциональных упражнений, каждое из которых воздействует как на определенную мышечную группу, так и на все тело в целом. Что касается программы тренировок, то она может быть разнообразной. Как и в тренажерном зале, тут можно давать нагрузку как на отдельные мышечные группы, так и устраивать круговые тренировки. Хорошая проработка всех мышечных групп даст ощутимую нагрузку на организм в целом.  Все это подбирается в индивидуальном порядке, в зависимости от пожеланий и предпочтений. 

 

Резиновые петли и другие эспандеры в наличии: перейти в каталог

Экспериментируйте, пробуйте и выбирайте то, что придется Вам по душе! 

Ошибка 404 — Страница не найдена

К сожалению мы не можем показать то, что вы искали. Может быть, попробуете поиск по сайту или одну из приведенных ниже ссылок?

Архивы Выберите месяц Октябрь 2021 Сентябрь 2021 Август 2021 Июль 2021 Июнь 2021 Май 2021 Апрель 2021 Март 2021 Февраль 2021 Январь 2021 Декабрь 2020 Ноябрь 2020 Октябрь 2020 Сентябрь 2020 Август 2020 Июль 2020 Июнь 2020 Май 2020 Апрель 2020 Март 2020 Февраль 2020 Январь 2020 Декабрь 2019 Ноябрь 2019 Октябрь 2019 Сентябрь 2019 Август 2019 Июль 2019 Июнь 2019 Май 2019 Апрель 2019 Март 2019 Февраль 2019 Январь 2019 Декабрь 2018 Ноябрь 2018 Октябрь 2018 Сентябрь 2018 Август 2018 Июль 2018 Июнь 2018 Февраль 2018 Январь 2018 Ноябрь 2017 Сентябрь 2017 Август 2017 Июль 2017 Апрель 2017 Март 2017 Февраль 2017 Январь 2017

РубрикиВыберите рубрикуbritish bulldogАстраБез рубрикиВидеоурокиВОШВПРвысшая пробадвизолотое руноКенгуруКИТконкурс ПегасМОШОВИОолимпиада звездаОтветы на работы СтатГрадРДРРешу ЕГЭРешу ОГЭрусский медвежонокСочинениеСтатьитурнир ЛомоносоваУчебные пособияЧИПЮМШ

  • 04.10.2020 XLIII Турнир Ломоносова задания и ответы
  • 05.12.17 Ответы и задания по математике 10 класс СтатГрад варианты МА00201-МА00208
  • 05.12.17 Ответы и задания по математике 7 класс «СтатГрад» варианты МА70101-МА70106
  • 06.11.2017 Олимпиада «Звезда» естественные науки задания и ответы 6-11 класс отборочный этап
  • 06.12.17 Официальные темы итогового сочинения 2017 для Камчатского края и Чукотского автономного округа
  • 06.12.17 Официальные темы итогового сочинения 2017 для Республика Алтай, Алтайский край, Республика Тыва, Респ. Хакасия, Красноярский край, Кемеровская, Томская и Новосибирская область
  • 06.12.17 Официальные темы итогового сочинения 2017 зона 8 Республика Саха (Якутия), город Якутск, Амурская область, Забайкальский край
  • 06.12.17 Официальные темы итогового сочинения для Республика Бурятия, Иркутская область зона 7
  • 06.12.2017 5 зона Омск MSK+3 (UTC+6) официальные темы
  • 06.12.2017 Ответы и задания по обществознанию 9 класс «СтатГрад» варианты ОБ90201-ОБ90204
  • 07.12.17 Ответы и задания по русскому языку 11 класс СтатГрад варианты РЯ10701-РЯ10702
  • 07.12.2017 Ответы и задания по биологии 9 класс пробное ОГЭ 4 варианта
  • 08.12.2017 Ответы и задания по географии 9 класс контрольная работа ОГЭ 56 регион
  • 08.12.2017 Ответы и задания по физике 9 класс работа СтатГрад ОГЭ ФИ90201-ФИ90204
  • 10.04.2020 Решать впр тренировочные варианты по математике 6 класс с ответами
  • 10.10.17 Математика 9 класс контрольная работа 4 варианта ФГОС 56 регион задания и ответы
  • 10.10.17 Русский язык 9 класс задания и ответы «СтатГрад» варианты РЯ90101-РЯ90102
  • 10.11.2017 История 9 класс задания и ответы статград варианты ИС90201-ИС90204
  • 100balnik мы в ВКОНТАКТЕ
  • 100balnik отзывы пользователей
  • 11 апреля 10-11 класс география ответы и задания
  • 11 апреля 6 класс история ответы и задания
  • 11 апреля 7 класс биология ответы и задания
  • 11.04.2020 Решать ВПР тренировочные варианты по математике 5 класс с ответами
  • 11.10.17 Физика 11 класс СтатГрад задания и ответы варианты ФИ10101-ФИ10104
  • 11.12.2017 — 16.12.2017 Олимпиада по дискретной математике и теоретической информатике
  • 11.12.2017 Зимняя олимпиада по окружающему миру для 4 класса задания и ответы
  • 11.12.2017 Ответы и задания по английскому языку 11 класс СтатГрад вариант АЯ10101
  • 11.12.2017 Соревнование для 5-6 классов интернет-карусель по математике задания и ответы
  • 12.04.2020 Решать тренировочные варианты ВПР по математике 4 класс + ответы
  • 12.10 Русский язык 10 класс диагностическая работа ФГОС для 11 региона задания и ответы
  • 12.10.17 Русский 2 класс ВПР официальные варианты задания и ответы
  • 12.10.17 Химия 9 класс «СтатГрад» задания и ответы варианты ХИ90101-ХИ90104
  • 12.12.2017 Ответы и задания по географии 9 класс работа СтатГрад варианты ГГ90101-ГГ90102
  • 13.09.2017 Биология 11 класс СтатГрад задания и ответы все варианты
  • 13.10.17 Математика 9 класс задания и ответы для 11 региона
  • 13.10.2017 Обществознание 11 класс работа СтатГрад задания и ответы ОБ10101-ОБ10104
  • 13.12.2017 Ответы по физике 11 класс статград задания варианты ФИ10201-ФИ10204
  • 13.12.2017 Письмо говорение по английскому языку 7-9 класс работа 56 регион
  • 14.09.2017 Информатика 11 класс тренировочная работа статград ответы и задания
  • 14.12 Геометрия 9 класс задания и ответы «СтатГрад»
  • 14.12.2017 КДР ответы по русскому языку 8 класс задания все варианты
  • 14.12.2017 Контрольная работа по математике 8 класс за 1 полугодие 2 варианта заданий с ответами
  • 14.12.2017 Литература 11 класс ответы и задания СтатГрад вариант ЛИ10101
  • 14.12.2017 Ответы КДР по математике 10 класс задания 6 вариантов
  • 14.12.2017 Ответы по геометрии 9 класс СтатГрад задания варианты МА90301-МА90304
  • 14.12.2017 Ответы по математике 11 класс КДР задания 6 вариантов
  • 15.09 Математика 10 класс контрольная работа 3 варианта 56 регион задания и ответы
  • 15.09.2017 Биология 9 класс тренировочная работа «СтатГрад» БИ90101-БИ90104 ответы и задания
  • 15.11.2017 Задания и ответы 2-11 класс по Русскому медвежонку 2017 год
  • 15.12.2017 Обществознание 11 класс ответы и задания СтатГрад варианты ОБ10201-ОБ10204
  • 16 апреля 11 класс английский язык ответы и задания
  • 16 апреля 5 класс история ответы и задания
  • 16 апреля 6 класс биология ответы и задания
  • 16 апреля 7 класс география ответы и задания
  • 16.01.2018 Контрольная работа по русскому языку 9 класс в формате ОГЭ с ответами
  • 16.01.2018 Ответы и задания КДР по русскому языку 11 класс 23 регион
  • 16.10.2017 Ответы и задания всероссийской олимпиады школьников по математике 4-11 класс ВОШ
  • 16.11.2017 МЦКО 10 класс русский язык ответы и задания
  • 17.01.2018 Ответы и задания по информатике 11 класс работа статград варианты ИН10301-ИН10304
  • 17.10.17 Физика 9 класс «СтатГрад» задания и ответы варианты ФИ90101-ФИ90104
  • 18 апреля 11 класс химия ответы и задания
  • 18 апреля 5 класс биология ответы и задания
  • 18 апреля 6 класс обществознание ответы и задания
  • 18 апреля 7 класс математика ответы и задания
  • 18.09. Математика 10 класс задания и ответы
  • 18.10.17 Математика 9 класс РПР 64 регион задания и ответы 1 этап
  • 18.10.2017 Задания и ответы по математике 9 класс 50 регион Московская область
  • 18.12.2017 Биология 11 класс Статград задания и ответы варианты БИ10201-БИ10204
  • 19.09 Диагностическая работа по русскому языку 5 класс задания и ответы за 1 четверть
  • 19.09 Контрольная работа по русскому языку 11 класс для 56 региона задания и ответы 1 четверть
  • 19.09.2017 школьный этап всероссийской олимпиады по ОБЖ 5-11 класс задания и ответы
  • 19.10.17 Русский язык 11 класс (ЕГЭ) задания и ответы статград варианты РЯ10601-РЯ10602
  • 19.12.2017 КДР геометрия 8 класс краевая диагностическая работа задания и ответы
  • 19.12.2017 КДР математика 9 класс краевая диагностическая работа задания и ответы
  • 19.12.2017 Математика 10 класс тригонометрия база и профиль ответы и задания СтатГрад
  • 2 апреля 11 класс история ВПР
  • 2 апреля 7 класс английский язык ВПР
  • 20.09 Входная контрольная работа русский язык 7 класс для 56 региона задания и ответы
  • 20.09.2017 История 9 класс варианты ИС90101-ИС90102 ОГЭ задания и ответы
  • 20.11.2017 Русский язык 9 класс «СтатГрад» ОГЭ задания и ответы РЯ90701-РЯ90702
  • 20.12.2017 Химия 9 класс ответы и задания работа Статград варианты ХИ90201-ХИ90202
  • 21.09.17 Математика 11 класс варианты МА10101-МА10108 задания и ответы
  • 21.10.17 ОБЖ 7-11 класс муниципальный этап ВОШ для Москвы ответы и задания
  • 21.11.17 Биология 9 класс СтатГрад задания и ответы варианты БИ90201-БИ90204
  • 21.12.2017 Математика 9 класс РПР для 64 региона задания и ответы 2 этап
  • 21.12.2017 Ответы и задания по математике 11 класс «СтатГрад» база и профиль
  • 21.12.2017 Ответы и задания по русскому языку 10-11 класс варианты КДР 23 регион
  • 22.09.17 Обществознание 9 класс работа статград ОГЭ варианты ОБ90101-ОБ90102 задания и ответы
  • 22.09.17 Русский язык 10 класс входная контрольная работа ФГОС задания и ответы
  • 22.10 Задания и ответы олимпиады по литературе 7-11 класс муниципальный этап 2017
  • 23 апреля математика 5 класс ВПР 2019
  • 23 апреля русский язык 6 класс ВПР 2019
  • 23 апреля ФИЗИКА 7 класс ВПР 2019
  • 23.11.2017 Задания и ответы по информатике 9 класс для вариантов статград ИН90201-ИН90204
  • 24.10.17 Изложение 9 класс русский язык СтатГрад варианты РЯ90601-РЯ90602
  • 24.10.17 КДР 8 класс математика алгебра задания и ответы 23 регион
  • 24.10.17 Контрольная работа английский язык 7-9 класс для 56 региона письмо
  • 25.09.17 Информатика 9 класс задания и ответы СтатГрад варианты ИН90101-ИН90102
  • 25.10.17 Английский язык 7-9 класс контрольная работа для 56 региона чтение варианты
  • 25.10.17 История 11 класс МЦКО варианты задания и ответы
  • 25.10.17 Русский язык 9 класс МЦКО задания и ответы
  • 26.09 Английский язык 7,8,9 класс контрольная работа для 56 региона задания и ответы ФГОС
  • 26.09.17 История 11 класс задания и ответы «СтатГрад» варианты ИС10101-ИС10102
  • 26.09.17 Математика 11 класс мониторинговая работа ЕГЭ 3 варианта задания и ответы
  • 26.10 ВПР Русский язык 5 класс ответы и задания все реальные варианты
  • 26.10.17 Химия 11 класс «СтатГрад» задания и ответы варианты ХИ10101-ХИ10104
  • 27.09.2017 Математика 9 класс работа статград варианты МА90101-МА90104 задания и ответы
  • 27.10 Задания и ответы для олимпиады по биологии муниципальный этап 2017
  • 28.09.17 Русский язык 11 класс задания и ответы «СтатГрад» варианты РЯ10101-РЯ10102
  • 29.09.17 Математика 10 класс задания и ответы «СтатГрад» варианты МА00101-МА00104
  • 30.11.2017 МЦКО математика 11 класс ответы и задания
  • 4 апреля 11 класс биология ВПР
  • 4 апреля 7 класс обществознание ВПР
  • 4 класс диктант 2019 год
  • 4 класс диктант платно
  • 4 класс математика 22.04.2019-26.04.2019
  • 4 класс математика платно ответы и задания
  • 4 класс окр. мир платно
  • 4 класс окружающий мир 22.04.2019-26.04.2019
  • 4 класс русский тест 2019 год
  • 4 класса тест платно
  • 5 класс биология платно
  • 5 класс история платно
  • 5 класс русский язык впр 25 апреля
  • 5 класс русский язык платно
  • 6 класс история платно
  • 6 класс математика впр 25 апреля
  • 6 класс математика платно
  • 6 класс общество платно
  • 6 класс платно гео ответы и задания
  • 6 класс платно ответы и задания
  • 7 класс ВПР 2019 по географии ответы и задания 16 апреля 2019
  • 7 класс история впр 25 апреля
  • 7 класс русский язык 56 регион ответы и задания 21.12.2018
  • 7.11.17 Английский язык 9 класс от СтатГрад задания и ответы варианты АЯ90101-АЯ90102
  • 8.11.2017 Русский язык 11 класс СтатГрад задания и ответы варианты РЯ10201-РЯ10202
  • 9 апреля география 6 класс ВПР 2019
  • 9 апреля русский язык 7 класс ВПР 2019
  • 9 апреля физика 11 класс ВПР 2019
  • 9 класс английский язык ОГЭ 24 25 мая
  • 9 класс БИОЛОГИЯ ЭКЗАМЕН огэ 2019 год
  • 9 класс информатика огэ 2019 год
  • 9 класс математика огэ 2019 год
  • 9 класс обществознание ОГЭ 2019
  • 9 класс ОГЭ 2019
  • 9 класс русский язык ОГЭ 2019
  • 9 класс ФИЗИКА огэ 2019 год
  • 9 класс ФИЗИКА ЭКЗАМЕН огэ 2019 год
  • 9 класс экзамен по истории огэ 2019 год
  • 9.11.17 Математика 9 класс работа «СтатГрад» задания и ответы варианты МА90201-МА90204
  • British Bulldog 2019 ответы и задания 3-4 класс 10-11 декабря 2019
  • British Bulldog 3-4 класс ответы и задания 2018-2019
  • British Bulldog 5-6 класс ответы и задания 2018-2019
  • British Bulldog 9-11 класс ответы и задания 2018-2019
  • FAQ
  • My Calendar
  • Алгебра 7 класс статград 4 декабря 2019 ответы и задания МА1970101-106
  • Алгебра и начала анализа статград 10 класс 4 декабря 2019 ответы и задания
  • Английский 9 класс СтатГрад задания и ответы
  • Английский язык 11 класс АЯ10301 ответы и задания 23 апреля 2019 год
  • Английский язык 11 класс СтатГрад 17.04
  • Английский язык 11 класс статград 5 декабря 2019 ответы и задания АЯ1910101
  • Английский язык 7 класс ВПР 2020 тренировочные варианты задания и ответы
  • Английский язык 7 класс ВПР ответы и задания 2 апреля 2019 год
  • Английский язык 7-9 класс ответы и задания 56 регион
  • Английский язык 7,8,9 класс мониторинговая работа чтение 2019
  • Английский язык 9 класс ответы и задания АЯ1990101 АЯ1990102 статград 6 ноября 2019
  • Английский язык 9 класс платно
  • Английский язык 9 класс статград ответы и задания 2018-2019 06.11
  • Английский язык аудирование ответы 7 8 9 класс 56 регион 2018-2019
  • Английский язык говорение 56 регион ответы 7 8 9 класс 2018-2019
  • Английский язык задания и ответы школьного этапа олимпиады ВОШ 2019-2020
  • Английский язык ответы 7 8 класс 56 регион чтение 2018-2019
  • Английский язык письмо 7 8 класс ответы и задания 2018-2019
  • Аргументы для тем итогового сочинения 2019-2020 регион МСК+8
  • Архив работ
  • Астра 2019 ответы и задания 3-4 класс 20 ноября 2019
  • Банк заданий ФИПИ по русскому языку ЕГЭ 2019 морфемика и словообразование
  • Биология 10 класс РДР задания и ответы 14 ноября 2019-2020
  • Биология 11 класс 5 ноября 2019 статград ответы и задания БИ1910201-204
  • Биология 11 класс ВПР 2019 ответы и задания 4 апреля 2019 год
  • Биология 11 класс ВПР ответы и задания 11.05
  • Биология 11 класс ответы и задания тренировочная №5 26 апреля 2019
  • Биология 5 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • Биология 5 класс ВПР 2019 ответы и задания 18 апреля 2019 год
  • Биология 5 класс ВПР 2020 вариант демоверсии ответы и задания
  • Биология 6 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • Биология 6 класс ВПР 2019 ответы и задания 16 апреля 2019
  • Биология 6 класс платно
  • Биология 7 класс ВПР 2019 ответы и задания 11 апреля 2019
  • Биология 7 класс впр статград ответы и задания 11 сентября 2019
  • Биология 9 класс 15 ноября ответы и задания статград 2018
  • Биология 9 класс БИ90501 БИ90502 ответы и задания 23 апреля 2019
  • Биология 9 класс ответы БИ90401 и БИ90402 статград 01.2019
  • Биология 9 класс ответы и задания 25 ноября работа статград БИ1990201-БИ1990204
  • Биология 9-10 класс ответы КДР 24 января 2019
  • Биология ОГЭ 2018 платно
  • Благодарим за ваш заказ!
  • Британский бульдог 7-8 класс ответы и задания 2018-2019
  • Вариант 322 КИМы с реального ЕГЭ 2018 по математике
  • Вариант № 33006761 тренировочный ЕГЭ по математике профильный уровень с ответами
  • Вариант № 33006762 тренировочный ЕГЭ по математике профильный уровень с ответами
  • Вариант №1 морфемика и словообразование банк заданий ФИПИ ЕГЭ 2018-2019
  • Вариант №2 морфемика и словообразование банк заданий ФИПИ ЕГЭ 2018-2019
  • Вариант №3 морфемика и словообразование банк заданий ФИПИ ЕГЭ 2018-2019
  • Вариант №4 морфемика и словообразование банк заданий с ответами ФИПИ ЕГЭ
  • Вариант №5 банк заданий с ответами ФИПИ ЕГЭ 2019 по русскому языку морфемика
  • Вариант №6 банк заданий с ответами ФИПИ ЕГЭ 2019 по русскому языку морфемика
  • Вариант №7 банк заданий с ответами ФИПИ ЕГЭ 2019 по русскому языку морфемика
  • Вариант по биологии с реального ЕГЭ 2020 задания и ответы
  • Варианты БИ1910301-БИ1910304 по биологии 11 класс ответы и задания 14 января 2020
  • Варианты ВПР по физике 11 класс задания и ответы за 2018 год
  • Варианты для проведения ВПР 2020 по математике 6 класс с ответами
  • Ваши отзывы — пожелания
  • Вероятность и статистика 7 класс ответы 16.05
  • Вероятность и статистика 8 класс ответы 16.05
  • Витрина
  • ВКР английский язык 7,8,9 класс задания и ответы говорение 2019-2020
  • ВКР по геометрии 8 класс ответы и задания
  • Возможные варианты для устного собеседования 9 класс ОГЭ 13 марта 2019
  • Вот что с восторгом воскликнул Иван Васильевич готовые сочинения
  • ВОШ всероссийская олимпиада школьников задания и ответы
  • ВОШ ВСЕРОССИЙСКИЕ школьные олимпиады 2017-2018 задания и ответы
  • ВОШ муниципальный этап по обществознанию ответы и задания 2018-2019
  • ВОШ по ОБЩЕСТВОЗНАНИЮ 2017-2018
  • ВОШ Школьный этап 2017-2018 задания и ответы для Республики Коми
  • ВОШ школьный этап по экономике ответы и задания 2018-2019
  • ВПР 11 класс английский язык ответы и задания 20 марта 2018
  • ВПР 11 класс география
  • ВПР 11 класс история ответы и задания 21 марта 2018
  • ВПР 2019 6 класс обществознание ответы и задания 18 апреля 2019 год
  • ВПР 2019 по математике 7 класс ответы и задания 18 апреля 2019 год
  • ВПР 2019 по химии 11 класс ответы и задания 18 апреля 2019 год
  • ВПР 2019 физика 11 класс ответы и задания 9 апреля 2019 год
  • ВПР 2020 6 класс задание №10 по математике с ответами которые будут
  • ВПР 2020 6 класс задание №11 по математике с ответами которые будут
  • ВПР 2020 6 класс задание №6 по математике с ответами
  • ВПР 2020 6 класс задание №7 по математике с ответами
  • ВПР 2020 6 класс задание №8 по математике с ответами
  • ВПР 2020 6 класс задание №9 по математике с ответами которые будут
  • ВПР 2020 английский язык варианты АЯ1910201-АЯ1910202 задания и ответы
  • ВПР 2020 биология 11 класс варианты БИ1910601-БИ1910602 ответы и задания
  • ВПР 2020 биология 5 класс новые варианты с ответами
  • ВПР 2020 вариант демоверсии по биологии 7 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 география 10-11 класс варианты ГГ1910401-ГГ1910402 ответы и задания
  • ВПР 2020 география 6 класс варианты ГГ1960101, ГГ1960102 задания и ответы
  • ВПР 2020 год 6 класс задание №12 по математике с ответами которые будут
  • ВПР 2020 год 6 класс задание №12 по русскому языку с ответами
  • ВПР 2020 год 6 класс задание №13 по математике с ответами которые будут
  • ВПР 2020 год 6 класс задание №13 по русскому языку с ответами
  • ВПР 2020 год 6 класс задание №14 по русскому языку с реальными ответами
  • ВПР 2020 демоверсия по биологии 8 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по географии 7 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по географии 8 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по иностранным языкам 7 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по истории 7 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по истории 8 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по математике 7 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по математике 8 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по обществознанию 7 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по обществознанию 8 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по русскому языку 7 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 демоверсия по русскому языку 8 класс задания и ответы
  • ВПР 2020 задание 6 по русскому языку 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №1 по математике 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №1 по русскому языку 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №10 по русскому языку 6 класс ответы которые будут
  • ВПР 2020 задание №11 по русскому языку 6 класс ответы которые будут
  • ВПР 2020 задание №2 по математике 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №2 по русскому языку 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №3 по математике 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №3 по русскому языку 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №4 по математике 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №4 по русскому языку 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №5 по математике 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №5 по русскому языку 6 класс с ответами
  • ВПР 2020 задание №7 по русскому языку 6 класс с реальными ответами
  • ВПР 2020 задание №8 по русскому языку 6 класс с реальными ответами
  • ВПР 2020 задание №9 по русскому языку 6 класс ответы которые будут
  • ВПР 2020 математика 5 класс реальные задания с ответами
  • ВПР 2020 новые варианты с ответами по русскому языку 7 класс
  • ВПР 2020 ответы и задания всероссийские проверочные работы
  • ВПР 2020 по биологии 6 класс задание №1 с ответами
  • ВПР 2020 по биологии 6 класс задание №10 с реальными ответами
  • ВПР 2020 по биологии 6 класс задание №2 с ответами
  • ВПР 2020 по биологии 6 класс задание №3 с ответами
  • ВПР 2020 по биологии 6 класс задание №4 с ответами
  • ВПР 2020 по биологии 6 класс задание №6 с ответами
  • ВПР 2020 по биологии 6 класс задание №7 с ответами
  • ВПР 2020 по биологии 6 класс задание №8 с реальными ответами
  • ВПР 2020 по биологии 6 класс задание №9 с реальными ответами
  • ВПР 2020 по биологии 7 класс тренировочные варианты БИ1970201,БИ1970202
  • ВПР 2020 по истории 6 класс задание 1 с ответами
  • ВПР 2020 по истории 6 класс задание №10 с реальными ответами
  • ВПР 2020 по истории 6 класс задание №2 с ответами
  • ВПР 2020 по истории 6 класс задание №3 с ответами
  • ВПР 2020 по истории 6 класс задание №4 с реальными ответами
  • ВПР 2020 по истории 6 класс задание №5 с реальными ответами
  • ВПР 2020 по истории 6 класс задание №6 с реальными ответами
  • ВПР 2020 по истории 6 класс задание №7 с реальными ответами
  • ВПР 2020 по истории 6 класс задание №8 с реальными ответами
  • ВПР 2020 по истории 6 класс задание №9 с реальными ответами
  • ВПР 2020 по математике 7 класс задание 11 реальное с ответами
  • ВПР 2020 по математике 7 класс задание 12 реальное с ответами
  • ВПР 2020 по математике 7 класс задание №1 реальное с ответами
  • ВПР 2020 по математике 7 класс задание №13 реальное с ответами
  • ВПР 2020 по математике 7 класс задание №2 реальное с ответами
  • ВПР 2020 по математике 7 класс задание №8 реальное с ответами
  • ВПР 2020 русский язык 8 класс варианты РУ1980201, РУ1980202 ответы
  • ВПР 2020 тренировочные варианты по географии 8 класс задания с ответами
  • ВПР 2020 тренировочные варианты по русскому языку 5 класс задания с ответами
  • ВПР 2020 физика 11 класс варианты ФИ1910601-ФИ1910602 ответы и задания
  • ВПР 2020 химия 8 класс демоверсия задания и ответы
  • ВПР 2021 ответы и задания всероссийские проверочные работы
  • ВПР 4 класс математика 2020 год реальные официальные задания и ответы
  • ВПР БИОЛОГИЯ 11 класс 2018 реальные ответы и задания
  • ВПР география 10-11 класс
  • ВПР математика 5 класс ответы и задания
  • ВПР по истории 11 класс ответы и задания 18.05
  • ВПР ФИЗИКА 11 класс 2018
  • ВПР физика 11 класс резервный день ответы
  • ВПР ХИМИЯ 11 05.04
  • ВСЕРОССИЙСКАЯ олимпиада муниципальный этап 2018-2019 задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКАЯ олимпиада муниципальный этап 2019-2020 задания и ответы
  • Всероссийская олимпиада по праву ответы и задания школьный этап 25-26 октября 2019
  • Всероссийская олимпиада по химии ответы и задания школьный этап 21-22 октября 2019
  • ВСЕРОССИЙСКАЯ олимпиада региональный этап 2018-2019 задания и ответы
  • Всероссийская олимпиада школьников региональный этап 2019-2020 задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКАЯ олимпиада школьный этап 2019-2020 задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2017-2018 муниципальный этап задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2017-2018 муниципальный этап задания и ответы для Краснодарского края
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2017-2018 муниципальный этап задания и ответы для Челябинской области
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2017-2018 региональный этап задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2017-2018 учебный год задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2018-2019 учебный год задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2018-2019 школьный этап задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2019-2020 учебный год задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2020-2021 муниципальный этап задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2020-2021 региональный этап задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2020-2021 школьный этап задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2021 заключительный этап задания и ответы
  • ВСЕРОССИЙСКИЕ олимпиады 2021-2022 задания и ответы
  • Всероссийские проверочные работы 2017 задания и ответы
  • Всероссийские проверочные работы 2017-2018 задания и ответы
  • Всероссийские проверочные работы 2018-2019 задания и ответы
  • Всесибирская олимпиада школьников задания и ответы по математике 2018-2019
  • Входная контрольная работа по математике 11 класс ответы и задания 2019-2020
  • Входная контрольная работа по математике 4 класс ответы и задания 2019-2020
  • Входная контрольная работа по математике 5 класс ответы и задания 2019-2020
  • Входная работа по русскому языку 11 класс ответы и задания ФГОС 2019-2020
  • Гарантия
  • ГГ1910101 ответы и задания география 11 класс статград 4 октября 2019
  • ГДЗ 5 классы решебники
  • ГДЗ по Математике за 5 класс: Виленкин Н.Я
  • ГДЗ решебники
  • Гелиантус АСТРА 1-2 класс ответы и задания 2018-2019
  • Гелиантус АСТРА 3-4 класс ответы и задания 2018-2019
  • География 10-11 класс ВПР 2019 ответы и задания 11 апреля 2019
  • География 11 класс ответы и задания 17 апреля 2019 тренировочная №4
  • География 11 класс ответы и задания вариант ГГ10101 статград 2018-2019
  • География 11 класс платно
  • География 11 класс статград ЕГЭ ответы и задания
  • География 6 класс ВПР 2019 ответы и задания 9 апреля 2019
  • География 6 класс ВПР 2020 год задание 7 и официальные ответы
  • География 6 класс ВПР 2020 год задание №8 и реальные ответы
  • География 6 класс ВПР 2020 задание №2 официальное с ответами
  • География 6 класс ВПР 2020 задание №3 с ответами официальные
  • География 6 класс ВПР 2020 задание №4 с ответами официальные
  • География 6 класс ВПР 2020 задание №5 с ответами официальные
  • География 6 класс ВПР 2020 задание №6 и официальные ответы
  • География 6 класс задание №1 реального ВПР 2020 с ответами
  • География 9 класс ОГЭ 4 июня 2019 год
  • География 9 класс ответы и задания ГГ90401 ГГ90402 22 апреля 2019
  • География 9 класс ответы и задания тренировочная статград 18 марта 2019
  • География 9 класс СтатГрад задания и ответы
  • География 9 класс статград ответы и задания 13 марта 2018
  • География задания и ответы школьный этап 2019-2020 всероссийской олимпиады
  • География муниципальный этап 2019 задания и ответы всероссийской олимпиады
  • Геометрия 9 класс ответы и задания 12 декабря 2019 работа статград
  • Готовое итоговое сочинение 2018-2019 на тему может ли добрый человек проявлять жестокость?
  • Готовые сочинения для варианта №1 из сборника ЕГЭ 2021 Цыбулько И.П
  • Готовые сочинения для варианта №2 из сборника ЕГЭ 2021 Цыбулько И.П
  • Готовые сочинения для варианта №3 из сборника ЕГЭ 2021 Цыбулько И.П
  • Готовые сочинения для варианта №4 из сборника ЕГЭ 2021 Цыбулько И.П
  • Готовые сочинения для варианта №5 из сборника ЕГЭ 2021 Цыбулько И.П
  • Готовые сочинения для варианта №6 из сборника ЕГЭ 2021 Цыбулько И.П
  • Готовые сочинения для варианта №7 из сборника ЕГЭ 2021 Цыбулько И.П
  • Готовые сочинения ЕГЭ в избушке у самого леса живёт старый охотник
  • Готовые сочинения ЕГЭ несомненно Дюма останется ещё на многие
  • Готовые сочинения ЕГЭ ты часто жаловался мне, что тебя «не понимают!»
  • Готовые сочинения как-то Анатолий Бочаров высказал по тексту В. В. Быкову
  • Готовые сочинения на Невском, у Литейного постоянно толпились
  • Готовые сочинения по тексту Ф. М. Достоевскому в эту ночь снились мне
  • Готовые сочинения чего нам так не хватает а не хватает нам любви к детям по тексту А. А. Лиханову
  • Готовые сочинения я очень плохо знаю деревенскую жизнь с проблемами и текстом
  • ДВИ МГУ варианты ответы и программы вступительных испытаний
  • Демоверсия ВПР 2020 география 6 класс задания и ответы фипи
  • Демоверсия ВПР 2020 история 6 класс задания и ответы фипи
  • Демоверсия ВПР 2020 по биологии 6 класс задания и ответы фипи
  • Демоверсия ВПР 2020 по обществознанию 6 класс задания и ответы фипи
  • Демоверсия ОГЭ 2019 по математике решение заданий
  • Диктант по русскому языку 4 класс ВПР 2018 задания
  • ДКР 2019 по географии 10 класс ответы и задания Свердловская область
  • ДКР 2019 по географии 7 класс задания и ответы 11 декабря 2019-2020
  • Добро пожаловать
  • Доступ ко всем работам
  • ЕГЭ 2020 тренировочный вариант 200622 с ответами по истории 11 класс
  • Если хочешь понять душу леса найди лесной 9 готовых сочинений ЕГЭ
  • Естественные науки ответы и задания олимпиада ЗВЕЗДА 25-29 ноября 2019-2020
  • за эти месяцы тяжелой борьбы решающей 9 готовых сочинений ЕГЭ
  • Задание № 15 неравенства ОГЭ по математике 9 класс 2020
  • Задания ВПР 2017 для 11 класса по географии
  • Задания ВПР 2017 для 4 класса по русскому языку
  • Задания ВПР 2017 для 5 класса по математике
  • Задания заключительного этапа ВСЕРОССИЙСКОЙ олимпиады по информатике 2017/2018
  • Задания и ответы 2 варианта пробного экзамена ЕГЭ по математике 11 класс 4 апреля 2018
  • Задания и ответы 56 регион на ФЕВРАЛЬ 2017
  • Задания и ответы 6 класс XXX математический праздник 2019 год
  • Задания и ответы Англ.яз 18.11
  • Задания и ответы Биология 14.11
  • Задания и ответы Биология 9 класс 21.11.
  • Задания и ответы всероссийской олимпиады по русскому языку Московской области 19 ноября 2017
  • Задания и ответы ГЕОГРАФИЯ 21.11.2017
  • Задания и ответы для комплексной работы КДР для 8 класса ФГОС 4 варианта
  • Задания и ответы для Оренбургской области 56 регион декабрь 2017
  • Задания и ответы для Оренбургской области ноябрь 2017
  • Задания и ответы для Оренбургской области октябрь 2017
  • Задания и ответы для Оренбургской области сентябрь 2017
  • Задания и ответы для работ 11 регион Республика Коми 2018-2019
  • Задания и ответы для работ 11 региона Республика Коми Декабрь 2018-2019
  • Задания и ответы для работ 11 региона Республика Коми НОЯБРЬ 2018-2019
  • Задания и ответы для работ 56 региона октябрь 2018
  • Задания и ответы для работ Республики Коми
  • Задания и ответы для регионального этапа по физической культуре 2018
  • Задания и ответы для школьных работ Оренбургской области 56 регион декабрь 2018
  • Задания и ответы для школьных работ Оренбургской области 56 регион февраль 2018
  • Задания и ответы КДР 2019 математика 9 класс 20 февраля
  • Задания и ответы Математика 03.12
  • Задания и ответы Математика 17.11
  • Задания и ответы муниципального этапа 2019-2020 по немецкому языку 7-11 класс ВСОШ
  • Задания и ответы муниципального этапа по русскому языку 2019-2020 Москва
  • Задания и ответы МХК 15.11
  • Задания и ответы на Апрель 2017 для 56 региона
  • Задания и ответы на Май 2017 для 56 региона
  • Задания и ответы на Март 2017 для 56 региона
  • Задания и ответы олимпиады по литературе региональный этап 2020
  • Задания и ответы по информатике 11 класс 28 ноября 2017 СтатГрад варианты ИН10201-ИН10204
  • Задания и ответы по истории для 11 классов (56 регион)
  • Задания и ответы по математике 11 класс профиль вариант №22397963
  • Задания и ответы по математике 11 класс профиль ЕГЭ вариант №22397967
  • Задания и ответы по математике 6 класс ВПР 2018
  • Задания и ответы по русскому языку 6 класс ВПР 2018
  • Задания и ответы по русскому языку 9 класс СтатГрад 29 ноября 2017 варианты РЯ90201-РЯ90202
  • Задания и ответы по физике муниципального этапа 2019 всероссийская олимпиада
  • Задания и ответы по химии 11 класс СтатГрад 30 ноября 2017 года варианты ХИ10201-ХИ10204
  • Задания и ответы ПРАВО 14.11
  • Задания и ответы право региональный этап ВОШ 2019
  • Задания и ответы регионального этапа 2019 по английскому языку
  • Задания и ответы регионального этапа 2019 по испанскому языку
  • Задания и ответы регионального этапа 2019 по китайскому языку
  • Задания и ответы регионального этапа 2019 по химии ВОШ
  • Задания и ответы региональный этап ВОШ 2019 по французскому
  • Задания и ответы Русский язык 19.11
  • Задания и ответы Русский язык ОГЭ 9 класс 20.11.
  • Задания и ответы Физика 18.11
  • Задания и ответы Химия 24.11
  • Задания Московской математической олимпиады 8 класс 17 марта 2019 год
  • Задания МОШ 2019 по физике 1 тур 7 8 9 10 класс
  • Задания по истории муниципальный этап 11 ноября всероссийской олимпиады 2018-2019
  • Задания, ответы и результаты олимпиады по биологии региональный этап 2020
  • Задания, ответы и результаты олимпиады по химии региональный этап 2020
  • Заключительный этап всероссийской олимпиады школьников 2019-2020 задания и ответы
  • Закрытый раздел
  • Золотое руно 2018 ответы и задания 16 февраля конкурс по истории
  • Изложение русский язык 9 класс статград ответы и задания 4 октября 2019
  • Информатика 11 класс 15 ноября 2019 статград ответы и задания ИН1910201- ИН1910204
  • Информатика 11 класс КДР ответы и задания 18 декабря 2018
  • Информатика 11 класс платно
  • Информатика 11 класс СтатГрад задания и ответы
  • Информатика 11 класс тренировочная №5 ответы и задания 15 апреля 2019 год
  • Информатика 7 класс ответы РДР 21 февраля 2019
  • Информатика 9 класс 06.03
  • Информатика 9 класс ОГЭ 4 июня 2019 год
  • Информатика 9 класс ответы и задания тренировочная №5 25 апреля 2019
  • Информатика 9 класс ответы статград 13 ноября 2018
  • Информатика 9 класс ответы статград 31 января 2019
  • Информатика ВОШ школьный этап ответы и задания 2018-2019
  • Информатика ОГЭ 2018
  • Информатика ОГЭ 2018 платно
  • Информатика ответы и задания школьный этап 2019 всероссийской олимпиады школьников
  • История 10 класс РДР 2019 официальные задания и ответы все варианты
  • История 11 класс 13 ноября 2019 ответы и задания статград вариант ИС1910201- ИС1910204
  • История 11 класс ВПР 2018 год задания и ответы все варианты
  • История 11 класс ВПР 2019 ответы и задания 2 апреля 2019 год
  • История 11 класс ВПР 2020 тренировочные варианты с ответами
  • История 11 класс задания и ответы СтатГрад
  • История 11 класс ИС10201 и ИС10202 ответы и задания статград 23.11.2018
  • История 11 класс ответы и задания СтатГрад 24.04
  • История 11 класс ответы ИС10401 и ИС10402 11 марта 2019 год
  • История 11 класс СтатГрад 24 ноября 2017 задания и ответы варианты ИС10201-ИС10204
  • История 5 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • История 5 класс ВПР 2019 ответы и задания 16 апреля 2019
  • История 5 класс ВПР 2020 вариант демоверсии ответы и задания
  • История 5 класс ВПР 25.04
  • История 6 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • История 6 класс ВПР 2019 ответы и задания 11 апреля 2019
  • История 6 класс тренировочные варианты ВПР 2020 задания и ответы
  • История 7 класс ВПР 2019 ответы и задания варианты 25 апреля
  • История 7 класс платно 24 апреля
  • История 9 класс входная контрольная работа ФГОС задания и ответы 2019-2020
  • История 9 класс ответы и задания тренировочная №5 26 апреля 2019 год
  • История 9 класс СтатГрад 27 февраля ответы и задания
  • История 9 класс статград ответы и задания 2018-2019
  • История 9 класс статград ответы и задания 30 марта 2018
  • История всероссийская олимпиада школьный этап 2019-2020 задания и ответы московская область
  • Итоговая контрольная работа по математике 8 класс за 2018-2019 учебный год
  • Итоговая контрольная работа по русскому языку 7 класс за 2018-2019 учебный год
  • Итоговая работа математика 10 класс ответы и задания 24 апреля 2019 год
  • Итоговое собеседование варианты 12 февраля 2020
  • Итоговое сочинение 05.12.2018
  • Итоговое сочинение 2017
  • Как написать эссе по обществознанию ЕГЭ
  • Как получить задания и ответы для ВПР 2019
  • Как получить работу задания и ответы
  • Как получить темы на итоговое сочинение 6 декабря 2017 года
  • Как человеку воспитать в себе доброту? готовое итоговое сочинение 2018-2019
  • КДР (задания+ответы) на Февраль 2017
  • КДР (задания+ответы) на Январь 2017
  • КДР 1 класс задания и ответы комплексная работа варианты 2018 год
  • КДР 2 класс задания и ответы комплексная работа варианты 2018 год
  • КДР 2019 23 регион ответы и задания май 2019 год
  • КДР 2019 задания и ответы по английскому языку 8 класс 21 мая 2019 год
  • КДР 2019 ответы и задания апрель 2019 год
  • КДР 2019 ответы по географии 9 класс 15 февраля
  • КДР 2019 химия 9 и 10 класс ответы 19 марта 2019 год
  • КДР 2019-2020 декабрь 23 регион ответы и задания
  • КДР 2020 23 регион ответы и задания Краснодарский край
  • КДР 9 класс русский язык ответы и задания 14 декабря 2018
  • КДР Английский язык 8 класс ответы и задания 2018-2019
  • КДР апрель 2017 работы задания и ответы
  • КДР апрель 2018 задания и ответы для Краснодарского края 23 регион
  • КДР декабрь 2017 задания и ответы для Краснодарского края 23 регион
  • КДР задания и ответы
  • КДР задания и ответы комплексная работа 3 класс 2018 год
  • КДР задания и ответы комплексная работа 4 класс варианты 2018 год
  • КДР Май 2017 работы задания и ответы
  • КДР Май 2018 задания и ответы для Краснодарского края 23 регион
  • КДР математика 11 класс задания и ответы 28 февраля 2018 год
  • КДР математика 7 класс ответы и задания 12.04
  • КДР математика 9 класс 19.04
  • КДР ответы и задания 23 регион Январь 2019
  • КДР ответы и задания для Краснодарского края 23 регион ДЕКАБРЬ 2018
  • КДР ответы и задания математика 10-11 класс 23 ноября 2018
  • КДР ответы и задания НОЯБРЬ 2018 для Краснодарского края 23 регион
  • КДР ответы и задания октябрь 2018 для Краснодарского края 23 регион
  • КДР ответы и задания по английскому языку 9 10 11 класс 8 февраля 2018
  • КДР ответы и задания по Биологии 10 класс 23 января 2018
  • КДР ответы и задания по Биологии 11 класс 23 января 2018
  • КДР ответы и задания по Биологии 9 класс 23 января 2018
  • КДР ответы и задания по Географии 10 класс 25 января 2018
  • КДР ответы и задания по Географии 9 класс 25 января 2018
  • КДР ответы и задания по информатике 10 класс 18 января 2018
  • КДР ответы и задания по информатике 9 класс 18 января 2018
  • КДР ответы и задания по истории 9 10 11 класс 13 февраля 2018
  • КДР ответы и задания по обществознанию 9 10 11 класс 1 февраля 2018
  • КДР ответы и задания по русскому языку 9 класс 6 февраля 2018
  • КДР ответы и задания по химии 10 11 класс 6 февраля 2018
  • КДР ответы математика 7 класс 30 января 2019
  • КДР ответы русский язык 9 класс 6 февраля 2019
  • КДР ответы физика 9-10 класс 31 января 2019
  • КДР по алгебре 8 класс ответы и задания 2018-2019
  • КДР ПО ГЕОГРАФИИ 11 КЛАСС 23 регион ответы и задания 22 февраля
  • КДР по литературе 10 11 класс 2018 ответы и задания
  • КДР по литературе 10 класс ответы
  • КДР по Математике 9 класс официальные ответы
  • КДР по русскому языку для 9 классов
  • КДР русский язык 7 8 класс ответы и задания
  • КДР русский язык 7-8 класс ответы 17.05
  • КДР февраль 2018 задания и ответы для Краснодарского края 23 регион
  • КДР январь 2018 задания и ответы для Краснодарского края 23 регион
  • Кенгуру 2017 9 класс ответы
  • Кенгуру 2017 ответы и задания 2-10 класс
  • Кенгуру 2019 ответы и задания 5-6 класс
  • Кенгуру 2019 ответы и задания для 7-8 класса
  • КИТ 2-3 класс ответы и задания 2018-2019
  • КИТ 8-9 класс ответы и задания 2018-2019
  • КИТ-2019 ответы и задания 10-11 класс 27 ноября 2019-2020
  • Комплексная работа ФГОС 5 6 7 8 9 класс ответы и задания 30 ноября 2018
  • Конкурс АСТРА 2019 ответы и задания 5-6 класс 20 ноября 2019
  • Конкурс КИТ 2018 4-5 класс ответы и задания
  • Конкурс КИТ 2019 ответы и задания 2-3 класс 27 ноября 2019
  • Контакты
  • Контрольная входная работа по русскому языку 10 класс ответы и задания 2019-2020
  • Контрольная работа за 1 полугодие по русскому языку 7 класс ответы и задания
  • Контрольная работа по математике 11 класс 2 четверть в формате ЕГЭ 3 варианта с ответами
  • Контрольная работа по русскому языку 10 класс за 1 полугодие 2 варианта с ответами
  • Контрольная работа по русскому языку 8 класс за 1 полугодие 2 четверть задания и ответы
  • Контрольные работы ОГЭ 2021 задания и ответы для 9 класса
  • Контрольные срезы 56 регион ответы и задания октябрь 2019-2020
  • Корзина
  • Критерии ответы и задания по физике 11 класс статград 23 марта 2018
  • Критерии ответы по информатике 11 класс статград 16 марта 2018
  • Критерии ответы по русскому языку 11 класс статград 2018
  • Кружила январская метелица скрипели мерзлые готовые сочинения ЕГЭ
  • Куда поступить после 11 класса в 2017 году
  • Литература 11 класс ответы и задания ЕГЭ статград 22.03.2018
  • Литература 11 класс СтатГрад задания и ответы
  • Литература 9 класс ОГЭ 2019 год
  • Литература 9 класс ответы и задания статград 22 ноября 2018 год
  • Литература 9 класс статград ОГЭ сочинение ответы 14 марта 2018
  • Литература ОГЭ 2018 платно
  • Литература олимпиада ВОШ задания муниципальный этап 2018-2019
  • Литература ответы и задания школьный этап 2019 всероссийской олимпиады школьников
  • Литература ответы и задания школьный этап всероссийской олимпиады школьников 2019-2020
  • Литература школьный этап 2019-2020 задания и ответы олимпиады ВОШ
  • Математика 7 классов 56 регион задания и ответы
  • Математика 10 класс (вероятность и статистика)
  • Математика 10 класс 56 регион ответы 16.05
  • Математика 10 класс вероятность и статистика ответы и задания 4 апреля 2019
  • Математика 10 класс задания и ответы мониторинговая работа ФГОС 2019-2020
  • Математика 10 класс ответы и задания 18.05
  • Математика 10 класс ответы и задания статград
  • Математика 10 класс ответы и задания статград 2018-2019
  • Математика 10 класс статград ответы и задания 29.03.2018
  • Математика 10 класс статград ответы и задания БАЗА и ПРОФИЛЬ
  • Математика 10 класс тригонометрия ответы статград 18.12.2018
  • Математика 10-11 класс ответы и задания варианты статград 17 мая 2019
  • Математика 10-11 класс ответы и задания СтатГрад
  • Математика 11 класс 17 декабря 2019 контрольная работа задания и ответы
  • Математика 11 класс диагностическая работа ЕГЭ профиль задания и ответы для 11 региона
  • Математика 11 класс КДР ответы и задания 28 февраля
  • Математика 11 класс ответы база профиль статград 24 января 2019
  • Математика 11 класс ответы и задания БАЗА ПРОФИЛЬ 20.09
  • Математика 11 класс ответы и задания тренировочная работа №5 19 апреля 2019
  • Математика 11 класс ответы статград БАЗА ПРОФИЛЬ 20.12.2018
  • Математика 11 класс профиль 56 рег
  • Математика 11 класс тренировочная №4 статград ответы и задания 13 марта 2019
  • Математика 3 класс задания ВСОКО МЦКО итоговая работа 2019
  • Математика 4 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • Математика 4 класс ВПР ответы 25.04
  • Математика 4 класс демоверсия ВПР 2020 задания и ответы ФИПИ
  • Математика 5 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • Математика 5 класс ВПР 2019 ответы и задания 23 апреля
  • Математика 5 класс задания и ответы СтатГрад варианты 12 сентября 2017 год
  • Математика 5 класс контрольная работа за 1 полугодие задания и ответы 2019-2020
  • Математика 5 класс официальная демоверсия ВПР 2020 задания и ответы
  • Математика 5 класс платно
  • Математика 6 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • Математика 6 класс ВПР 2019 ответы и задания варианты 25 апреля
  • Математика 6 класс ВПР 2020 демоверсия фипи задания и ответы
  • Математика 6 класс ответы СтатГрад 15.05
  • Математика 7 класс ответы и задания варианты МА70301 МА70302 14 мая 2019
  • Математика 7 класс РДР ответы 2018-2019
  • Математика 8 класс 56 регион 17.03
  • Математика 8 класс 56 регион ответы и задания 15 марта 2018
  • Математика 8 класс входная контрольная работа ответы и задания 2019-2020
  • Математика 8 класс задания и ответы работа статград 12 сентября 2017
  • Математика 8 класс ответы и задания варианты МА80201 МА80202 14 мая 2019
  • Математика 8 класс ответы и задания по диагностической работе 11 регион 2018-2019
  • Математика 8 класс статград ответы и задания
  • Математика 9 класс — 64 регион ответы
  • Математика 9 класс 12 ноября 2019 ответы и задания работа статград МА1990201-04
  • Математика 9 класс 13.02
  • Математика 9 класс 56 рег ответы
  • Математика 9 класс контрольная работа в формате ОГЭ 4 варианта ответы и задания
  • Математика 9 класс ОГЭ 2018 ответы и задания
  • Математика 9 класс ответы 11 регион 18.12.2018
  • Математика 9 класс ответы 15.05 СтатГрад
  • Математика 9 класс ответы и задания 11 регион 4 октября 2018
  • Математика 9 класс ответы и задания варианты 56 регион 10 октября 2019
  • Математика 9 класс ответы и задания РПР 64 регион 20.12.2018
  • Математика 9 класс ответы и задания статград 19 марта 2019
  • Математика 9 класс ответы и задания статград варианты 15 мая 2019 год
  • Математика 9 класс ответы РПР 64 регион 2019 3 этап 20 марта
  • Математика 9 класс пробник статград ответы и задания 21 марта 2018
  • Математика 9 класс статград ОГЭ ответы и задания
  • Математика 9 класс статград ответы и задания 13 февраля 2018 года
  • Математика 9 класс статград ответы и задания 27.09.2018
  • Математика База платно
  • Математика геометрия 9 класс КДР ответы и задания 20 февраля 2018
  • Математика задания и ответы муниципальный этап ВОШ 2018-2019 для Москвы
  • Математика олимпиада ВОШ 2018-2019 школьный этап задания и ответы
  • Математика ответы и задания для школьного этапа всероссийской олимпиады 2019-2020
  • Математика профиль 11 класс 56 регион контрольная работа 18.12.2018
  • Математика тренировочная работа 9 класс ответы статград 8 ноября 2018 года
  • Математическая вертикаль 2021-2022 ответы и задания
  • Математическая вертикаль ответы и задания 2020-2021 учебный год
  • Международный молодёжный предметный чемпионат по правоведению для 10-11 классов.
  • Многопрофильная инженерная олимпиада «Звезда» 2017-2018 задания и ответы
  • Многопрофильная инженерная олимпиада «Звезда» 2018-2019 ответы и задания
  • Многопрофильная инженерная олимпиада Звезда 2021-2022 ответы и задания
  • Многопрофильная олимпиада Звезда 2019-2020 ответы и задания
  • Многопрофильная олимпиада Звезда 2020-2021 ответы и задания
  • Мой аккаунт
  • Мониторинговая работа аудирование по английскому языку 7,8,9 класс задания и ответы 2019-2020
  • Мониторинговая работа по английскому языку 7,8,9 класс задания и ответы 2019
  • Мониторинговая работа по русскому языку 5 класс ответы и задания ФГОС 2019-2020
  • Мониторинговая работа по русскому языку 8 класс ответы и задания ФГОС 2019-2020
  • Мониторинговые работы 56 регион ответы и задания сентябрь 2019
  • Московская олимпиада школьников 2020-2021 ответы и задания
  • Московский турнир юных физиков задания 2019-2020 учебный год
  • МПУ МЦКО 4 класс задания 31 января 2019 год
  • Муниципальный этап 2019 олимпиады по испанскому языку задания и ответы ВОШ
  • Муниципальный этап 2019 олимпиады по истории задания и ответы ВСОШ
  • Муниципальный этап 2019-2020 олимпиада по ОБЖ ответы и задания для Москвы
  • Муниципальный этап 2019-2020 олимпиады по химии задания и ответы Московская область
  • Муниципальный этап 2019-2020 олимпиады по экологии ответы и задания ВсОШ Москва
  • Муниципальный этап 2019-2020 по литературе ответы и задания ВсОШ Москва
  • Муниципальный этап ВОШ 2018 по праву задания и ответы для Москвы
  • Муниципальный этап ВОШ 2018-2019 задания по химии в Московской области
  • Муниципальный этап ВОШ по астрономии ответы и задания 2018-2019 учебный год
  • Муниципальный этап ВОШ по ОБЖ ответы и задания 2018-2019
  • Муниципальный этап олимпиады 2019 по искусству МХК задания и ответы ВСОШ
  • Муниципальный этап олимпиады 2019-2020 по астрономии задания и ответы Московская область
  • Муниципальный этап олимпиады по биологии ответы и задания 19 октября 2019
  • Муниципальный этап по астрономии всероссийской олимпиады задания 2018-2019
  • Муниципальный этап по обществознанию 2019-2020 ответы и задания ВСОШ Москва
  • Муниципальный этап по экономике всероссийская олимпиада 2018-2019
  • МХК искусство задания и ответы муниципального этапа 2019-2020 учебный год
  • МХК искусство школьный этап 2019 ответы и задания всероссийской олимпиады школьников
  • МХК муниципальный этап 8 ноября задания всероссийской олимпиады 2018-2019
  • МЦКО 2019-2020 расписание и демоверсии диагностических работ
  • МЦКО 2020-2021 расписание и демоверсии диагностических работ с ответами
  • МЦКО 2021-2022 расписание и демоверсии диагностических работ с ответами
  • МЦКО 7 класс математика ответы 13 февраля 2018
  • МЦКО 8 класс метопредмет ответы и задания 27 февраля
  • МЦКО 8 класс ответы 15.03
  • МЦКО история 10 класс ответы 25.10.2018
  • МЦКО математика 3 класс задания
  • Мцко математика 7 класс 02.03.17
  • МЦКО математика 9 класс варианты задания и ответы 2019-2020
  • МЦКО математика 9 класс ответы и задания 3 октября 2018
  • МЦКО ответы и задания по русскому языку 11 класс 18 января 2018
  • МЦКО ответы и задания по русскому языку 7 8 класс 1 февраля 2018
  • МЦКО по физике для 9 классов
  • МЦКО русский язык 9 класс ответы 2018-2019
  • МЦКО физика для 7 классов ответы и задания
  • Направления тем итогового сочинения 2017-2018
  • Наше наследие 1-11 класс муниципальный тур ответы и задания 2019-2020
  • Наше наследие 1-11 класс школьный тур ответы и задания 2019-2020
  • Наше наследие олимпиада задания и ответы 2017-2018
  • Наше наследие ответы и задания 5-6 класс школьный тур 2019-2020
  • Наше наследие ответы и задания 9-11 класс школьный тур 2019-2020
  • Новый тренировочный вариант 200622 по биологии 11 класс ЕГЭ 2020 с ответами
  • Новый тренировочный вариант 200622 по физике 11 класс ЕГЭ 2020 с ответами
  • Новый тренировочный вариант 210201 по английскому языку 11 класс ЕГЭ 2021 с ответами
  • Новый тренировочный вариант 210201 по истории 11 класс ЕГЭ 2021 с ответами
  • Новый тренировочный вариант 210201 по литературе 11 класс ЕГЭ 2021 с ответами
  • Новый тренировочный вариант 210201 по обществознанию 11 класс ЕГЭ 2021 с ответами
  • Новый тренировочный вариант 210208 по химии 11 класс ЕГЭ 2021 с ответами
  • Новый тренировочный вариант 34072997 по математике профиль 11 класс ЕГЭ с ответами
  • Новый тренировочный вариант 34072998 по математике профиль 11 класс ЕГЭ с ответами
  • Новый тренировочный вариант 34072999 по математике профиль 11 класс ЕГЭ 2021 с ответами
  • Новый тренировочный вариант 34073000 по математике профиль 11 класс ЕГЭ 2021 с ответами
  • Новый тренировочный вариант ЕГЭ 34073001 по математике профильный с ответами
  • Новый тренировочный вариант КИМ 210208 по биологии 11 класс ЕГЭ 2021 с ответами
  • Новый тренировочный вариант КИМ 210208 по физике 11 класс ЕГЭ 2021 с ответами
  • О нас
  • ОБ1910201-ОБ1910204 ответы и задания обществознание 11 класс 13 декабря 2019
  • ОБЖ школьный этап задания и ответы олимпиады ВОШ 2019-2020
  • Обществознание 10 класс КДР 2019 задания и ответы 01.03.2019
  • Обществознание 11 класс 04.05
  • Обществознание 11 класс ответы тренировочная №4 статград 20 марта 2019
  • Обществознание 11 класс статград ЕГЭ ответы и задания 19 марта 2018
  • Обществознание 11 класс СтатГрад задания и ответы
  • Обществознание 11 класс Статград ответы и задания
  • Обществознание 6 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • Обществознание 7 класс ВПР 2019 ответы и задания 4 апреля 2019 год
  • Обществознание 9 11 класс контрольная работа 56 регион 20 февраля 2018
  • Обществознание 9 класс 19 декабря 2019 ответы и задания ОБ1990201-ОБ1990204
  • Обществознание 9 класс КДР 2019 ответы 01.03.2019
  • Обществознание 9 класс ответы и задания 29 апреля 2019 тренировочная №5
  • Обществознание 9 класс СтатГрад задания и ответы
  • Обществознание 9 класс тренировочная №4 статград ответы и задания 14 марта 2019
  • Обществознание 9 класс тренировочная работа №1 ответы и задания 21.09
  • ОБЩЕСТВОЗНАНИЕ для 9 классов Республика Коми, 11 регион
  • Обществознание ОГЭ 2018 платно
  • ОГЭ
  • ОГЭ 2017 закрытый раздел
  • ОГЭ 2018 Математика платно
  • ОГЭ 2019 география 9 класс ответы для 24 региона
  • ОГЭ 2019 география 9 класс ответы для 54 региона
  • ОГЭ 2019 официальное расписание экзаменов 9 класс
  • ОГЭ английский язык 2018 ответы и задания 9 класс
  • Одно желание было у лейтенанта Бориса Костяева готовые сочинения ЕГЭ
  • Окружающий мир 4 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • Окружающий мир 4 класс демоверсия ВПР 2020 задания и ответы ФИПИ
  • Олимпиада Звезда заключительный тур 2017-2018 задания и ответы
  • Олимпиада Ломоносов по математике 11 класс задания и ответы 2018-2019
  • Олимпиада Наше Наследие 2019-2020 учебный год задания и ответы
  • Олимпиада Наше Наследие 2020-2021 учебный год ОВИО задания и ответы
  • Олимпиада Наше Наследие задания и ответы 2018-2019 учебный год
  • Олимпиада основы православной культуры задания и ответы 2019-2020
  • Олимпиада по английскому языку 8-10 класс ответы и задания для пригласительного этапа 17 апреля 2020
  • Олимпиада по английскому языку задания и ответы муниципального этапа 2019
  • Олимпиада по английскому языку школьный этап 2017 задания
  • Олимпиада по астрономии муниципальный этап 2019 задания и ответы
  • Олимпиада по биологии ответы и задания школьный этап 2019 ВОШ
  • Олимпиада по биологии ответы и задания школьный этап ВсОШ 23-24 октября 2019
  • Олимпиада по математике НТИ отборочный этап ответы и задания 2018-2019
  • Олимпиада по МХК школьный этап 2017 задания
  • Олимпиада по обществознанию школьный этап 2017 задания
  • Олимпиада по праву школьный этап 2017 задания
  • Олимпиада по русскому языку задания и ответы школьного этапа 2019
  • Олимпиада по физической культуре муниципальный этапа 2019-2020 задания и ответы
  • Олимпиада по экологии 4-10 класс ответы и задания для пригласительного этапа 15 апреля 2020
  • Олимпиада по экологии ответы и задания школьный этап 2019-2020 Московская область
  • Олимпиада по экологии школьный этап 2017 задания
  • Олимпиада РОСАТОМ 2018-2019 задания и ответы
  • Олимпиада ФИЗТЕХ 11 класс ответы и задания 2018-2019
  • Олимпиада школьников САММАТ 2019-2020 ответы и задания
  • Олимпиады
  • Оплата заказа
  • Оренбургская область 56 регион задания и ответы работы январь 2018
  • Отборочные задания по математике для физико-математической школы 2019 год
  • Отборочные задания по физике для физико-математической школы 2019 год
  • Ответы 56 регион математика 8 класс 19 декабря 2018
  • Ответы 7 8 класс золотое руно 2019 с заданиями
  • Ответы 9-11 класс золотое руно задания 2019
  • Ответы английский язык 7 8 9 класс говорение 56 регион 2018-2019
  • Ответы английский язык для 9 классов 56 регион
  • Ответы ВПР 2020 по биологии 6 класс задание №5
  • Ответы для реального задания №10 ВПР 2020 по географии 6 класс
  • Ответы для реального задания №9 ВПР 2020 по географии 6 класс
  • Ответы задания и сочинения татарский язык ЕРТ
  • Ответы задания изложение по русскому языку 9 класс СтатГрад 8 февраля 2018
  • Ответы и задания 1-2 класс конкурс АСТРА 20 ноября 2019-2020
  • Ответы и задания 10-11 класс КИТ 2018
  • Ответы и задания 11 класс кенгуру выпускника 2019
  • Ответы и задания 12.04.2018
  • Ответы и задания 2 класс пегас 2019
  • Ответы и задания 2 класс чип 2019-2020 Австралия
  • Ответы и задания 3-4 класс золотое руно 2019
  • Ответы и задания 3-4 класс кенгуру 2019 год
  • Ответы и задания 3-4 класс пегас 2019
  • Ответы и задания 3-4 класс ЧИП 2019 год
  • Ответы и задания 4-5 класс КИТ 2019 конкурс 27 ноября 2019-2020
  • Ответы и задания 4-5 класс русский медвежонок 14 ноября 2019
  • Ответы и задания 5-6 класс Гелиантус (астра) 2018-2019
  • Ответы и задания 5-6 класс золотое руно 2019 год
  • Ответы и задания 6-7 класс КИТ 2019 конкурс 27 ноября 2019-2020
  • Ответы и задания 6-7 класс русский медвежонок 2018-2019
  • Ответы и задания 8-9 класс русский медвежонок 2018-2019
  • Ответы и задания 9 класс кенгуру выпускника 2019
  • Ответы и задания 9-10 класс кенгуру 2019 год
  • Ответы и задания английский язык 9 класс диагностика №2 22 марта 2019
  • Ответы и задания БИ10401 и БИ10402 биология 11 класс 4 марта 2019
  • Ответы и задания биология 11 класс статград
  • Ответы и задания биология 11 класс статград 30 ноября 2018
  • Ответы и задания ВПР по географии 10-11 класс 03.04.2018
  • Ответы и задания география 11 класс статград 9 декабря 2019 ГГ1910201
  • Ответы и задания для конкурса Кенгуру 2020 11 класс
  • Ответы и задания для конкурса по информатике КИТ 1-11 класс 29 ноября 2017 год
  • Ответы и задания для Оренбургской области 56 регион март 2019
  • Ответы и задания для пробных работ 56 региона 2018
  • Ответы и задания для работ 15.02.2017
  • Ответы и задания для работы статград по истории 9 класс
  • Ответы и задания золотое руно 2019 1-2 класс
  • Ответы и задания информатика 11 класс ИН1910101 ИН1910102 23 сентября 2019
  • Ответы и задания история 9 класс статград 29 ноября 2018 год
  • Ответы и задания КДР 23 регион март 2019 год
  • Ответы и задания КДР геометрия 8 класс 16 ноября 2018 года
  • Ответы и задания кенгуру 2 класс 2019 год
  • Ответы и задания кенгуру выпускника 4 класс 2019
  • Ответы и задания контрольная по математике 7 класс
  • Ответы и задания контрольных работ для 56 региона декабрь 2019
  • Ответы и задания МЦКО английский язык 9 класс 2018
  • Ответы и задания ОГЭ 2018 по математике 9 класс
  • Ответы и задания олимпиада звезда по обществознанию 2019-2020 отборочный этап
  • Ответы и задания олимпиады по физкультуре 8,9,10 класс пригласительный этап 28 апреля 2020
  • Ответы и задания по астрономии школьный этап всероссийской олимпиады 2019-2020
  • Ответы и задания по биологии 11 класс 30 января 2018 СтатГрад
  • Ответы и задания по биологии 11 класс статград 12.09
  • Ответы и задания по биологии 9 класс 17.09 статград
  • Ответы и задания по Биологии 9 класс 24 января 2018 СтатГрад
  • Ответы и задания по биологии 9 класс БИ1990101-02 статград 14 октября 2019
  • Ответы и задания по биология 9 класс СтатГрад 2018
  • Ответы и задания по информатике 11 класс статград 14.09
  • Ответы и задания по информатике 9 класс статград 19.09
  • Ответы и задания по информатике 9 класс СтатГрад 31 января 2018
  • Ответы и задания по Истории 11 класс 23 января 2018 СтатГрад
  • Ответы и задания по истории 11 класс ИС1910101 ИС1910102 27 сентября 2019
  • Ответы и задания по истории 9 класс 18 января 2018 СтатГрад
  • Ответы и задания по истории школьный этап всероссийской олимпиады школьников 2019-2020
  • Ответы и задания по итальянскому языку школьный этап всероссийской олимпиады 2019-2020
  • Ответы и задания по китайскому языку олимпиада школьный этап 2019-2020
  • Ответы и задания по литературе школьный этап всероссийской олимпиады 2019-2020 московская область
  • Ответы и задания по математике 10 класс контрольная работа
  • Ответы и задания по математике 11 класс 25 января 2018 СтатГрад
  • Ответы и задания по математике 11 класс ЕГЭ база 56 регион 04.04.18
  • Ответы и задания по математике 11 класс мониторинговая работа 2019-2020
  • Ответы и задания по математике 8 класс статград 11.09
  • Ответы и задания по математике 9 класс 12 декабря 2019 статград все варианты
  • Ответы и задания по математике 9 класс 56 регион 4 декабря 2018
  • Ответы и задания по математике 9 класс МА1990101-МА1990104 3 октября 2019
  • Ответы и задания по математике школьный этап 2019-2020 всероссийская олимпиада
  • Ответы и задания по математике школьный этап 2019-2020 всероссийской олимпиады
  • Ответы и задания по МХК искусство всероссийская олимпиада школьный этап 2019-2020
  • Ответы и задания по ОБЖ всероссийская олимпиада 2018-2019
  • Ответы и задания по ОБЖ школьный этап всероссийской олимпиады школьников 2019-2020
  • Ответы и задания по обществознанию 11 класс ОБ10101 ОБ10102 статград 2018-2019
  • Ответы и задания по обществознанию 9 класс 26 января 2018 СтатГрад
  • Ответы и задания по обществознанию ОГЭ 2018
  • Ответы и задания по праву муниципальный этап 11 ноября всероссийской олимпиады 2018-2019
  • Ответы и задания по русскому языку 11 класс 19 января 2018 СтатГрад
  • Ответы и задания по русскому языку 11 класс 2 октября 2019 РУ1910101 РУ1910102
  • Ответы и задания по Русскому языку 11 класс статград 28 марта 2018
  • Ответы и задания по русскому языку 7 класс входная работа
  • Ответы и задания по русскому языку 8 класс 56 регион
  • Ответы и задания по русскому языку 9 класс МЦКО 1 октября 2019
  • Ответы и задания по русскому языку 9 класс статград РУ1990101-02 16 октября 2019
  • Ответы и задания по Русскому языку КДР 11 класс январь 2019
  • Ответы и задания по русскому языку муниципальный этап 11 ноября всероссийской олимпиады 2018-2019
  • Ответы и задания по русскому языку ОГЭ 2018
  • Ответы и задания по русскому языку олимпиада школьный этап 22 октября 2019
  • Ответы и задания по физике 10 класс КДР 30 января 2018
  • Ответы и задания по физике 11 класс ВОШ 2018-2019
  • Ответы и задания по физике 11 класс ВПР 2018 10.04.18
  • Ответы и задания по физике 11 класс КДР 30 января 2018
  • Ответы и задания по физике 9 класс 29 января 2018 СтатГрад
  • Ответы и задания по физике 9 класс КДР 30 января 2018
  • Ответы и задания по физике 9 класс статград
  • Ответы и задания по физике школьный этап всероссийской олимпиады 2019-2020
  • Ответы и задания по химии 11 класс 28 ноября 2018
  • Ответы и задания по химии 11 класс ВПР 2018 05.04.18
  • Ответы и задания по химии 11 класс статград ХИ1910101 и ХИ1910102 15 октября 2019
  • Ответы и задания по химии 9 класс статград ХИ1990101-ХИ1990104 21 октября 2019
  • Ответы и задания по химии 9 класс тренировочная работа статград
  • Ответы и задания по экологии школьный этап всероссийской олимпиады школьников 2019-2020
  • Ответы и задания русский язык 11 класс варианты 16 мая 2019 год
  • Ответы и задания русский язык 7 класс ВПР 9 апреля 2019 год
  • Ответы и задания русский язык 9 класс 56 регион 06.04.18
  • Ответы и задания стартовая работа русский язык 8 класс 23 сентября 2019
  • Ответы и задания статград обществознание 11 класс 14 декабря 2018
  • Ответы и задания статград по физике 9 класс варианты 24 октября 2019
  • Ответы и задания тренировочная №4 история 9 класс 21 марта 2019
  • Ответы и задания ФИ90401 и ФИ90402 физика 9 класс 4 марта 2019
  • Ответы и задания Физика ОГЭ 2018 9 класс
  • Ответы и задания ЧИП 1-2 класс 2019
  • Ответы и задания школьный этап по математике всероссийской олимпиады новосибирская область 2019-2020
  • Ответы и задания школьный этап по физике всероссийской олимпиады в Московской области 2019-2020
  • Ответы КДР 2019 по информатике 10 класс 15 марта 23 регион
  • Ответы КДР 2019 по информатике 9 класс 15 марта 23 регион
  • Ответы КДР 2019 по литературе 10 класс 15 марта 23 регион
  • Ответы КДР 2019 по литературе 9 класс 15 марта 23 регион
  • Ответы КДР 23 регион биология 11 класс 21.12.2018
  • Ответы КДР 23 регион история 11 класс 21.12.2018
  • Ответы КДР задания 23 регион Февраль 2019 год
  • Ответы КДР литература 11 класс 14 декабря 2018
  • Ответы КДР физика 11 класс 14 декабря 2018
  • Ответы МЦКО математика 10 класс 5 декабря 2018
  • Ответы МЦКО математика 11 класс 28 ноября 2018
  • Ответы МЦКО по истории 9 класс 19.09
  • Ответы на тренировочная работа по химии 9 класс «СтатГрад»
  • Ответы на тренировочную работу по русскому языку 11 класс
  • Ответы обществознание 9 класс статград 5 декабря 2018
  • Ответы обществознание для 10 классов 23 регион
  • Ответы ОГЭ 2018 английский язык
  • Ответы ОГЭ 2018 русский язык
  • Ответы олимпиада по праву 9 класс школьный этап ВОШ 2018-2019
  • Ответы олимпиада по физике 9 класс 2018-2019
  • Ответы по английскому языку 7-9 класс 56 регион 10.12.2018 Аудирование
  • Ответы по английскому языку олимпиада ВОШ школьный этап 2018-2019
  • Ответы по астрономии школьный этап олимпиады ВОШ 2018-2019
  • Ответы по биологии 9 10 11 класс вош 2018-2019 школьный этап
  • Ответы по биологии для 9 классов (Оренбургская область, 56 регион)
  • Ответы по географии ВОШ олимпиада школьный этап 2018-2019
  • Ответы по географии для 9 классов 11 регион
  • Ответы по информатике 11 класс 12.05
  • Ответы по искусству МХК олимпиада ВОШ школьный этап 2018-2019
  • Ответы по истории 11 класс статград тренировочная работа №1 26.09
  • Ответы по истории 11 класс школьный этап олимпиады ВОШ 2018-2019
  • Ответы по истории 9 класс статград
  • Ответы по истории для 9 классов (Оренбургская область, 56 регион)
  • Ответы по математике 7-8 класс КДР
  • Ответы по математике 8 класс МЦКО 28 марта 2018
  • Ответы по математике 9 класс 64 регион
  • Ответы по математике 9 класс СтатГрад 15.02
  • Ответы по немецкому языку 7-9 класс 56 регион 10.12.2018 Аудирование
  • Ответы по русскому языку 11 класс 11 регион 13.02
  • Ответы по русскому языку для 7 и 8 класс 12.05
  • Ответы по русскому языку школьный этап олимпиады ВОШ 2018-2019
  • Ответы по тренировочная работа по биологии 11 класс
  • Ответы по тренировочная работа по обществознанию 9 класс
  • Ответы по физике 9 класс ФИ90201 и ФИ90202 статград 7 декабря 2018
  • Ответы по физике, биологии для 11 классов 56 регион 16.02
  • Ответы по химии 11 класс пробное ЕГЭ статград 12 марта 2019
  • Ответы по химии 9 класс статград 19 декабря 2018
  • Ответы по химии, информатике, географии, обществознанию для 9 классов
  • Ответы по экологии школьный этап ВОШ 2018-2019
  • Ответы репетиционный экзамен по математике 9 класс пробное ОГЭ 9 февраля 2018
  • Ответы РПР по математике 9 класс 64 регион 3 этап 2018
  • Ответы русский язык 10 класс 56 регион 12.05
  • Ответы русский язык 5-8 класс контрольная работа за 1 полугодие 56 регион 2018
  • Ответы статград география 11 класс 11.12.2018
  • Ответы СтатГрад по обществознанию 9 класс
  • Ответы статград по обществознанию 9 класс варианты ОБ1990101-02 23 октября 2019
  • Ответы тренировочная работа по истории 9 класс
  • Ответы тренировочная работа по математике 10 класс 08.02.2017
  • Ответы тренировочная работа по русскому языку 9 класс 09.02.2017
  • Ответы тренировочная работа по химии 11 класс 14.02
  • Ответы физике для 9 классов (Оренбургская область, 56 регион)
  • Отзывы прошлых лет
  • Отзывы с первого экзамена ОГЭ 2018 по английскому языку
  • Отзывы с первых экзаменов ЕГЭ 2017
  • Отзывы с прошедших экзаменов ОГЭ 2019
  • Отзывы с экзамена по русскому языку ОГЭ 2018
  • Открытый банк заданий и ответы ФИПИ ЕГЭ 2019 по русскому языку 11 класс
  • Официальные работы РДР 2019-2020 для 78 региона
  • Официальные работы РДР для 78 региона 2018-2019 учебный год
  • Официальные РДР 2020 для Московской области задания и ответы
  • Официальные РДР 2021 для Московской области задания и ответы
  • Официальные темы для Республика Саха (Якутия) Сахалинская область итоговое сочинение 2018-2019
  • Официальные темы итогового сочинения 2018-2019 11 класс для часового пояса MSK+1
  • Официальные темы итогового сочинения 2018-2019 11 класс для часового пояса MSK+6
  • Официальные темы итогового сочинения 2018-2019 11 класс для часового пояса МСК
  • Официальные темы итогового сочинения 2018-2019 для часового пояса MSK +9
  • Официальные темы итогового сочинения 2018-2019 для часового пояса MSK+7
  • Оформление заказа
  • Пегас 2018 задания и ответы 7 февраля конкурс по литературе
  • Пегас 2019 5-6 класс ответы и задания
  • Пегас 2019 7-8 класс ответы и задания
  • Пегас 2019 ответы для 9-11 класса
  • Письмо английский язык 7 8 9 класс 56 регион ответы и задания
  • Платно русский язык 9 класс
  • Поддержать проект
  • Полугодовая контрольная работа по русскому языку 11 класс задания и ответы 2019-2020
  • ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЕ СОГЛАШЕНИЕ
  • Предэкзаменационная работа задания и ответы по информатике 9 класс ОГЭ 2019
  • Предэкзаменационная работа задания и ответы по математике 11 класс ЕГЭ 2019
  • Пригласительный школьный этап 2021 всероссийская олимпиада школьников задания и ответы
  • Пробная (тренировочная) ВПР 2019 география 10-11 класс ответы и задания
  • Пробное (тренировочное) ВПР 2019 биология 11 класс ответы и задания
  • Пробное (тренировочное) ВПР 2019 география 6 класс ответы и задания
  • Пробное (тренировочное) ВПР 2019 математика 7 класс ответы и задания
  • Пробное (тренировочное) ВПР 2019 русский язык 4 класс ответы и задания
  • Пробное (тренировочное) ВПР 2019 русский язык 5 класс ответы и задания
  • Пробное (тренировочное) ВПР 2019 русский язык 6 класс ответы и задания
  • Пробное ВПР 2019 ответы и задания по английскому языку 11 класс
  • Пробное ВПР 2019 ответы и задания по биологии 5 класс
  • Пробное ВПР 2019 ответы и задания по биологии 7 класс
  • Пробное ВПР 2019 по истории 5 класс ответы и задания
  • Пробное ВПР 2019 по истории 6 класс ответы и задания
  • Пробное ВПР 2019 по химии 11 класс ответы и задания
  • Пробное Итоговое собеседование 9 класс русский язык ОГЭ 2019 задания
  • Пробный экзамен по обществознанию и литературе для 11 классов ответы
  • Проект математическая вертикаль ответы и задания
  • Работа по математике 11 класс статград ответы и задания 25 сентября 2019
  • Работа статград по русскому языку 9 класс 3 декабря 2019 ответы и задания
  • Работы (задания+ответы) для Республики Коми Март 2017
  • Работы (задания+ответы) Март 2017 СтатГрад
  • Работы (задания+ответы) Февраль 2017
  • Работы (задания+ответы) Январь 2017
  • Работы 56 регион ответы и задания май 2019 год
  • Работы для 56 региона Май 2018 ответы и задания
  • Работы для Оренбургской области
  • Работы для Республики Коми Декабрь 2017 задания и ответы
  • Работы для Республики Коми Ноябрь 2017 задания и ответы
  • Работы для Республики Коми Октябрь 2017 задания и ответы
  • Работы задания и ответы по регионам
  • Работы МЦКО демоверсии задания и ответы
  • Работы СтатГрад 2018 февраль задания и ответы
  • Работы СтатГрад апрель 2018 задания и ответы
  • Работы Статград ВПР задания и ответы февраль 2019
  • Работы статград ВПР март 2019 задания и ответы
  • Работы СтатГрад декабрь 2017 задания и ответы
  • Работы статград декабрь 2018-2019 ответы и задания
  • Работы статград декабрь 2019 задания и ответы 2019-2020 учебный год
  • Работы статград задания и ответы ноябрь 2019-2020 учебный год
  • Работы СтатГрад задания и ответы октябрь 2018
  • Работы статград задания и ответы октябрь 2019-2020 учебный год
  • Работы СтатГрад задания и ответы сентябрь 2018
  • Работы СтатГрад март 2018 задания и ответы
  • Работы СтатГрад ноябрь 2017 задания и ответы
  • Работы СтатГрад октябрь 2017 задания и ответы
  • Работы СтатГрад сентябрь 2017 задания и ответы
  • Работы статград сентябрь 2019 год ответы и задания
  • Работы СтатГрад январь 2018 задания и ответы
  • Работы статград январь 2020 задания и ответы 2019-2020 учебный год
  • Работы СтатГрад, КДР за апрель 2017
  • Работы СтатГрад, КДР за май 2017
  • Работы СтатГрад, КДР за март 2017
  • Работы СтатГрад, КДР, тренировочные за февраль 2017
  • Работы СтатГрад, КДР, тренировочные за январь 2017
  • Расписание
  • Расписание ГИА ОГЭ 2017
  • Расписание ЕГЭ 2018 досрочный основной резервный период
  • Расписание итогового сочинения 2017-2018
  • Расписание проведения экзаменов 9 класса ОГЭ 2018
  • Расписание школьных олимпиад 2017-2018 задания и ответы
  • Распределения реальных тем итогового сочинения 2017-2018 по зонам регионам
  • РДР 2019-2020 по физике 10 класс ответы и задания
  • РДР 8 класс ответы и задания по математике 15 ноября 2018
  • РДР математика 10 класс 14 ноября 2019 ответы и задания
  • РДР математика 6 класс ответы и задания 21 ноября 2019 78 регион
  • РДР ответы и задания для Санкт-Петербурга
  • РДР по русскому языку 9 класс ответы и задания вариант 1901 и 1902 17 октября 2019
  • Реальное ВПР 2020 задание 1 по биологии 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание 2 по биологии 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №1 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №10 по биологии 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №10 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №11 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №12 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №2 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №3 по биологии 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №3 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №4 по биологии 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №4 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №5 по биологии 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №5 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №6 по биологии 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №6 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №7 по биологии 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №7 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №8 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальное ВПР 2020 задание №9 по русскому языку 5 класс с ответами
  • Реальные задания по математике ПРОФИЛЬ ЕГЭ 2018
  • Реальные темы и готовые сочинения 4 декабря 2019 ФИПИ для региона МСК+9
  • Реальные темы итогового сочинения 2018-2019 5 декабря
  • Реальный вариант с ЕГЭ 2019 по математике 29 мая 2019 год
  • Региональный экзамен по математике 7 класс
  • Региональный экзамен по математике 7 класс 56 регион ответы и задания
  • Региональный экзамен по русскому языку 8 класс 56 регион
  • Региональный этап 2019 по астрономии задания и ответы всероссийская олимпиада
  • Региональный этап 2019 по географии ответы и задания ВОШ
  • Региональный этап 2019 по искусству МХК ответы и задания ВОШ
  • Региональный этап 2019 по истории задания и ответы всероссийская олимпиада
  • Региональный этап 2019 по немецкому языку задания и ответы
  • Региональный этап по биологии задания всероссийская олимпиада 2018-2019
  • Региональный этап по математике ответы и задания 2019
  • Результаты ЕГЭ 2017 у школьников
  • Решать реальное ВПР 2020 задание №8 по биологии 5 класс с ответами
  • Решать реальное ВПР 2020 задание №9 по биологии 5 класс с ответами
  • Решения и задания муниципального этапа 2019 олимпиады по математике
  • РПР 2017-2020 задания и ответы для Саратовской области 64 регион
  • РПР математика 9 класс 3 этап задания и ответы 2018-2019
  • РПР по математике 9 класс 64 регион задания 2018-2019
  • Русский медвежонок 10-11 класс ответы и задания 2018-2019
  • Русский медвежонок 14 ноября 2019 ответы и задания 6-7 класс
  • Русский медвежонок 2-3 класс ответы и задания 2018-2019
  • Русский медвежонок 2019 ответы и задания для 10-11 класса 14 ноября
  • Русский Медвежонок 2019 ответы и задания для 2-3 класса
  • Русский медвежонок 2019-2020 ответы и задания 8-9 класс 14 ноября
  • Русский медвежонок 4-5 класс ответы и задания 2018-2019
  • Русский медвежонок для учителей 2020 год задания и ответы
  • Русский язык 10 класс КДР ответы и задания
  • Русский язык 10 класс КДР ответы и задания 19 декабря 2018
  • Русский язык 10 класс ответы и задания 56 регион
  • Русский язык 10 класс ответы МЦКО 8 ноября 2018 год
  • Русский язык 10 класс СтатГрад ответы 12.05
  • Русский язык 10-11 класс ответы и задания 22 апреля 2019 тренировочная №1
  • Русский язык 10-11 класс ответы и задания СтатГрад
  • Русский язык 10-11 класс ответы РЯ10901 и РЯ10902 6 марта 2019
  • Русский язык 11 класс 03.06.2019
  • Русский язык 11 класс 11 ноября 2019 ответы и задания работа статград
  • Русский язык 11 класс 56 регион ответы
  • Русский язык 11 класс диагностическая работа №5 ответы и задания 8 апреля 2019
  • Русский язык 11 класс КДР ответы и задания 19 декабря 2018
  • Русский язык 11 класс контрольная работа в формате ЕГЭ 2 варианта задания и ответы
  • Русский язык 11 класс мониторинговая работа ответы и задания
  • Русский язык 11 класс ответы и задания диагностика 2 статград 18 марта 2019
  • Русский язык 11 класс ответы и задания СтатГрад 17.05
  • Русский язык 11 класс ответы РЯ10601 и РЯ10602 статград 2018-2019
  • Русский язык 11 класс ответы статград 30 января 2019
  • Русский язык 11 класс РЯ1910701-РЯ1910702 статград ответы и задания 11 декабря 2019
  • Русский язык 11 класс статград 24 октября 2019 ответы и задания РЯ1910601-02
  • Русский язык 11 класс статград ЕГЭ ответы и задания
  • Русский язык 11 класс СТАТГРАД ответы и задания 28 февраля
  • Русский язык 11 класс статград ответы и задания вариант РЯ10201 и РЯ10202 07.11.2018
  • Русский язык 11 класс тренировочная работа №1 ответы статград 2018-2019
  • Русский язык 3 класс МЦКО ВСОКО задания итоговая работа 2019
  • Русский язык 4 класс ВПР 2020 демоверсия задания и ответы ФИПИ
  • Русский язык 4 класс задания и ответы мониторинговая работа 2019-2020
  • Русский язык 5 класс демоверсия ВПР 2020 ФИПИ задания и ответы
  • Русский язык 5 класс ответы и задания 21.09
  • Русский язык 6 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • Русский язык 6 класс ВПР 2019 ответы и задания 23 апреля
  • Русский язык 6 класс ВПР 2020 демоверсия фипи задания и ответы
  • Русский язык 6 класс статград ответы и задания 2018-2019
  • Русский язык 7 класс 56 регион ответы
  • Русский язык 7 класс 56 регион ответы и задания 15 марта 2018
  • Русский язык 7 класс задания и ответы мониторинговая работа 10 сентября 2019
  • Русский язык 7 класс ответы и задания РУ1970101 и РУ1970102 26 сентября 2019
  • Русский язык 7 класс ответы и задания статград 2018-2019
  • Русский язык 7 класс статград ответы и задания
  • Русский язык 7-8 класс ответы КДР 23 января 2019
  • Русский язык 8 класс 56 регион задания и ответы
  • Русский язык 8 класс КДР ответы и задания 19 декабря 2018
  • Русский язык 8 класс ответы и задания 56 регион
  • Русский язык 8 класс ответы и задания 6 мая 2019 итоговая работа
  • Русский язык 8 класс стартовая работа ответы и задания 24.09
  • Русский язык 8 класс статград ответы и задания
  • Русский язык 9 класс 11.05 ответы
  • Русский язык 9 класс 74 регион ответы
  • Русский язык 9 класс ответы и задания 19 апреля 2019 диагностическая работа №4
  • Русский язык 9 класс ответы и задания варианты 13 мая 2019 год
  • Русский язык 9 класс ответы и задания диагностика статград 15 марта 2019
  • Русский язык 9 класс ответы и задания полугодовая работа 2018-2019
  • Русский язык 9 класс ответы изложение статград 2018-2019
  • Русский язык 9 класс СтатГрад 17.04
  • Русский язык 9 класс СтатГрад задания и ответы
  • Русский язык 9 класс статград ОГЭ ответы и задания 15 марта 2018
  • Русский язык 9 класс СТАТГРАД ответы и задания
  • Русский язык 9 класс статград РЯ90201-РЯ90202 ответы и задания 27.11.
  • Русский язык платно
  • Русский язык школьный этап 2018-2019 ответы и задания Санкт-Петербург
  • Русский язык школьный этап 2019-2020 задания и ответы московская область
  • РЭ по математике 7 класс 24.05 ответы
  • РЭ по русскому языку 7 класс ответы 19.05
  • РЭ по русскому языку 8 класс ответы 24.05
  • СтатГрад
  • Статград 9 класс русский язык ответы и задания 21.12.2018
  • СтатГрад апрель 2017 работы задания и ответы
  • СтатГрад биология 11 класс 14.04.17
  • Статград ВПР работы апрель 2019 ответы и задания
  • СТАТГРАД ВПР февраль 2020 задания и ответы 2019-2020 учебный год
  • Статград география 11 класс ответы и задания март 2018
  • Статград география 9 класс ответы и задания 20 ноября 2018
  • СтатГрад задания и ответы по обществознанию 11 класс 1 февраля 2018 года
  • Статград задания и ответы январь 2018-2019
  • Статград информатика 9 класс 27 ноября 2019 ответы и задания ИН1990201-ИН1990204
  • СтатГрад информатика 9 класс ответы и задания 5 марта 2018
  • Статград история 11 класс 2 варианта ответы и задания 12 марта 2018
  • СтатГрад май 2017 работы задания и ответы
  • СтатГрад математика 11 класс ответы и задания 6 марта 2018
  • Статград Обществознание 11 класс ответы и задания
  • Статград обществознание 9 класс ответы и задания 13 марта 2018
  • СтатГрад обществознание 9 класс ответы и задания 17.05
  • СтатГрад ответы и задания для работ ноябрь 2018
  • СтатГрад ответы и задания по математике 10 класс База и Профиль 7 февраля 2018
  • СтатГрад ответы и задания по русскому языку 11 класс 6 февраля 2018
  • Статград ответы русский язык 11 класс 19.12.2018
  • СтатГрад по математике для 11 классов
  • Статград работы май 2018 ответы и задания
  • Статград работы ответы и задания май 2019
  • СтатГрад русский язык диагностические работы 2017 задания и ответы
  • Темы итогового сочинения 2017
  • Темы на пробное итоговое сочинение для 52 региона
  • Темы по направлениям которые будут итоговое сочинение 2018 6 декабря
  • Тест по русскому языку 4 класс ВПР 2018 ответы и задания
  • Тренировочная работа по биологии 11 класс
  • Тренировочная работа по биологии 9 класс ответы и задания 15 января 2019
  • Тренировочная работа по информатике 11 класс
  • Тренировочная работа по информатике 9 класс ответы
  • Тренировочная работа по математике 10 класс ответы 6 февраля 2019
  • Тренировочная работа по математике 11 класс ответы 06.03
  • Тренировочная работа по химии 11 класс ответы 8 февраля 2019
  • Тренировочная работа статград по географии 11 класс ответы 15.02.2019
  • Тренировочное ВПР 2019 ответы и задания по английскому языку 7 класс
  • Тренировочное ВПР 2019 ответы и задания по биологии 6 класс
  • Тренировочное ВПР 2019 ответы и задания по истории 11 класс
  • Тренировочное ВПР 2019 ответы и задания по математике 6 класс
  • Тренировочное ВПР 2019 ответы и задания по физике 11 класс
  • Тренировочные варианты 200203, 200217, 200302 по химии 11 класс с ответами 2020
  • Тренировочные варианты ВПР 2020 по химии 8 класс ХИ1980101,ХИ1980102
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по английскому языку 11 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по биологии задания с ответами
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по географии 11 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по информатике задания с ответами
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по истории 11 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по литературе 11 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по математике 11 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по обществознанию 11 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по русскому языку задания с ответами
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по физике 11 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ЕГЭ по химии 11 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты КДР 10 класс обществознание 2019
  • Тренировочные варианты ОГЭ по английскому языку 9 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ОГЭ по биологии 9 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ОГЭ по географии 9 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ОГЭ по информатике 9 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ОГЭ по истории 9 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ОГЭ по математике 9 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ОГЭ по обществознанию 9 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ОГЭ по русскому языку 9 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ОГЭ по физике 9 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты ОГЭ по химии 9 класс задания с ответами
  • Тренировочные варианты по биологии 10 класс задания с ответами
  • Тренировочные задания МЦКО ВСОКО математика 3 класс 2019
  • Тренировочные работы для 56 региона задания и ответы сентябрь 2018
  • Тренировочные работы для 56 региона Оренбургской области задания и ответы
  • Тренировочные работы по математике статград 2017 задания и ответы
  • Тренировочный вариант 33006757 ЕГЭ по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант 33006758 ЕГЭ по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант 33006759 ЕГЭ по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант ЕГЭ 34073002 по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант ЕГЭ 34073003 по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант ЕГЭ 34073004 по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант ЕГЭ 34073005 по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант ЕГЭ 34073006 по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант ЕГЭ 34073007 по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант ЕГЭ 34073008 по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант ЕГЭ 34073009 по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант ЕГЭ 34073010 по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант ЕГЭ 34073011 по математике профильный уровень с ответами
  • Тренировочный вариант с ответами 200316 по физике 11 класс ЕГЭ 2020
  • Тренировочный варианты №191223 и №191209 по химии 11 класс ЕГЭ 2020
  • Тренировочный ЕГЭ 2020 математика 11 класс профиль задания и ответы
  • Турнир ЛОМОНОСОВ задания и ответы 2018-2019
  • Турнир Ломоносова задания и ответы 2019-2020 учебный год
  • Условия перепечатки материалов | Правообладателям
  • Устная часть английский язык 2018 платно
  • Устное собеседование 2019 официальные варианты 13 февраля
  • Устное собеседование 9 класс 2019
  • Физика 11 класс 7 ноября 2019 статград ответы и задания варианты ФИ1910201-ФИ1910204
  • Физика 11 класс ВПР ответы 25.04
  • Физика 11 класс ответы и задания 6 мая 2019 тренировочная работа №5
  • Физика 11 класс ответы и задания пробник статград 14 февраля 2018
  • Физика 11 класс ответы и задания статград 2018
  • Физика 11 класс ответы и задания ФИ1910101 ФИ1910102 19 сентября 2019
  • Физика 11 класс СтатГрад ответы и задания
  • Физика 11 класс тренировочная ЕГЭ №4 статград ответы и задания 14 марта 2019
  • Физика 7 класс ВПР 2019 ответы и задания 23 апреля
  • Физика 9 класс задания и ответы СтатГрад
  • Физика 9 класс ответы и задания ФИ90101 и ФИ90102 статград 2018-2019
  • Физика 9 класс ответы и задания ФИ90401 ФИ90402 статград
  • Физика 9 класс СтатГрад 03.05 ответы
  • Физика 9 класс статград ответы и задания 10 декабря 2019 варианты ФИ1990201-ФИ1990204
  • Физика ОГЭ 2018 ответы и задания 2 июня
  • Физика ОГЭ 2018 платно
  • Физика турнир Ломоносова задания 2018-2019
  • Физическая культура 10 ноября задания муниципальный этап всероссийская олимпиада 2018-2019
  • ФИПИ открытый банк заданий ЕГЭ 2019 по русскому языку Лексика и фразеология
  • Французский язык 7-11 класс муниципальный этап 2019-2020 ответы и задания Москва
  • Химия 11 класс 10.05 СтатГрад ответы
  • Химия 11 класс ВПР 27.04 задания и ответы
  • Химия 11 класс ЕГЭ статград ответы и задания 14 марта 2018
  • Химия 11 класс ответы для ХИ10101 ХИ10102 статград 19.10
  • Химия 11 класс ответы и задания 28 ноября 2019 статград ХИ1910201-ХИ1910204
  • Химия 11 класс ответы и задания варианты статград 13 мая 2019 год
  • Химия 11 класс ответы и задания СтатГрад 9 февраля 2018 года
  • Химия 11 класс СтатГрад задания и ответы
  • Химия 9 класс задания и ответы СтатГрад
  • Химия 9 класс КДР ответы и задания 15 февраля 2018 года
  • Химия 9 класс ОГЭ 4 июня 2019 год
  • Химия 9 класс ОГЭ статград ответы и задания 15 февраля 2018
  • Химия 9 класс ответы и задания 16.05
  • Химия 9 класс ответы и задания ОГЭ статград 22.03.2018
  • Химия 9 класс ответы тренировочная №4 статград 20 марта 2019
  • Химия 9 класс статград ОГЭ ответы и задания
  • Химия ВОШ школьный этап ответы и задания 2018-2019
  • Химия ответы и задания для школьного этапа всероссийской олимпиады 2019-2020
  • Частная группа
  • ЧИП Австралия 23 октября 2019 ответы и задания 7-8 класс
  • ЧИП Австралия 3-4 класс ответы и задания 23 октября 2019-2020
  • ЧИП Австралия ответы и задания 5-6 класс 23 октября 2019-2020
  • ЧИП мир сказок 2019 ответы и задания для 1 класса 5-7 лет
  • Читательская грамотность 4 класс МЦКО 2019 тестирование
  • Чтение читательская грамотность 3 класс МЦКО ВСОКО задания 2019
  • Школьные конкурсы расписание 2017-2018
  • Школьные олимпиады и конкурсы 2017-2018 задания и ответы
  • Школьный тур наше наследие 7-8 класс ответы и задания 2019-2020
  • Школьный этап 2019-2020 всероссийская олимпиада по астрономии ответы и задания
  • Школьный этап 2019-2020 олимпиады ВОШ по физике ответы и задания
  • Школьный этап 2019-2020 по биологии ответы и задания всероссийской олимпиады школьников
  • Школьный этап 2019-2020 по испанскому языку ответы и задания всероссийской олимпиады
  • Школьный этап 2019-2020 по праву задания и ответы для всероссийской олимпиады школьников
  • Школьный этап 2019-2020 по праву ответы и задания всероссийской олимпиады школьников
  • Школьный этап 2019-2020 по русскому языку ответы и задания всероссийская олимпиада школьников
  • Школьный этап ВОШ 2019-2020 ответы и задания по французскому языку
  • Школьный этап ВОШ по информатике ответы и задания 2018-2019
  • Школьный этап ВОШ по испанскому языку ответы и задания 2018-2019
  • Школьный этап ВОШ по математике задания и ответы 2018-2019
  • Школьный этап ВСЕРОССИЙСКИХ олимпиад 2017-2018 задания
  • Школьный этап всероссийской олимпиады задания и ответы по обществознанию 2019-2020 учебный год
  • Школьный этап всероссийской олимпиады задания и ответы по физической культуре 2019-2020
  • Школьный этап ВсОШ 2019-2020 ответы и задания по обществознанию
  • Школьный этап олимпиады по информатике ответы и задания всероссийской олимпиады 2019
  • Школьный этап олимпиады по математике ответы и задания всероссийской олимпиады 2019
  • Школьный этап олимпиады по экономике ответы и задания всероссийской олимпиады 2019
  • Школьный этап по английскому языку 2019-2020 задания и ответы московская область
  • Школьный этап по ОБЖ задания и ответы всероссийская олимпиада 2019-2020
  • Экзамен по географии ОГЭ 2019
  • Экономика олимпиада муниципальный этап 2019 ВсОШ задания и ответы

Страница не найдена

вид спортаБегВелосипедыЙогаКоньки ледовыеКоньки роликовыеЛыжи беговыеЛыжи горныеСамокатыСёрфингСкейтбордыСноубордыТуризм

категорияснаряжениеодеждаобувьоптиказащитааксессуарызапчастиинструменты

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

30 seven360 DegreesActive LeisureAdidasAlexrimsAll TerraAlpinaAreaArisunAsicsATIAtomicAvidAxiomBakodaBataleonBauerBickertonBionBlackspireBladerunnerBlizzardBluesportBorealBraveBrikoBrooksBuddy ChatBuffBulaBulletBurtonCane CreekCannondaleCarreraCCMChanexChargeChilliChinookCicloCleaveClimb XClimbing TechnologyCloudveilCodebaCombatCorratecCouloirCraghoppersCrankBrothersCrowCSTCycledesignD2bDalbelloDCDia-CompeDiamondDiatechDRDrakeDT SwissDuffsDynastarE ThirteenEagleEasternEastonEclatEclipticEdeaEiderElementEmmegiEndeavorEnduraEskaEurotrailEVFExelFabricFatboyFerlandFirst StrideFischerFive TenFlashFOXFOX ShoxFreetimeFSAFunscooFuseGaiamGarmontGlobeGonsoGordiniGoSystemGroovstarGTHADHayesHeadHell is for HeroesHuckeIcebreakerIndependentIndianaInnesIo BioIzjevskie KovrikiJamisJoytechK2KarrimorKEDKefasKendaKermaKidneykarenKMCL1LafumaLangeLazerLekiLelumiaLevelLicornLineLoefflerLolёLookLooplineLowaMaceMach 1MadridMammutMangoManitouMankindMarkerMarzocchiMDCMedalistMerinopowerMetoliusMetropolisMichelinMicroSHIFTMilletMongooseMons RoyaleMotorexMRPNecoNHSNikeNirveNitroNomisNorcoNordicaNorthcapeNorthwaveO-SynceObermeyerOktosONE IndustriesOne WayOntarioOptiwaxOrageOutleapPallasPillarPOCPolaroidPowderhornPranaPremiumPrinceton TecPro FeetPro WheelPromaxPumaPure FixQloomRadioRaidenRebel KidzReebokRegattaReverseRexRichmanRideRiedellRisportRitcheyRockRockShoxRodeRoecklRollerbladeRome SDSRossignolRottefellaRoxyRSTRustySalomonSaltSamoxSauconySaxifragaSchoeffelSchwalbeScreamerSDGSea to SummitShimanoSinnerSixSixOneSkullcandySlegarSlideSmartscoo+SmithSnoliSombrioSpeed StuffSpineSportalmSPRISpringyardSpyderSR SuntourSramStarStencilStormSun ValleySunRaceSuper.NaturalSupraSwitchbackSwixTakeyaTechnineTektroTempestaTevaThawTiogaTisaTokoTorspoTrailsideTravelSafeTrekkoTrial-SportTruvativTSGTurtle FurTwentyTyroliaUbikeUFOUSD ProVansVettaVokulVPWall ActiveWarriorWASPcamWellgoWestbeachWeThePeopleWoodmanWTBX-FusionXposureYokoZeropointZippZootZycle FixZZYZX

2021/202220212020/202120202019/202020192018/201920182017/201820172016/201720162015/201620152014/201520142013/201420132012/201320122011/201220112010/201120102009/201020092008/200920082007/200820072006/200720062005/200620052004/200520042003/200420032002/200320022001/200220012000/200120001999/20001999

Логинов о давлении на трассе, книге братьев Бё и нелюбви к малине — РТ на русском

Любой нормальный человек старается извлечь максимум из той или иной жизненной ситуации, даже если она совсем негативная. Об этом в интервью RT заявил чемпион мира по биатлону Александр Логинов, вспоминая о своей дисквалификации. По его словам, чёрные полосы случаются и их нужно просто пережить. Лидер сборной России также рассказал о путешествии на Камчатку, объяснил, почему не может есть малину, и высказался о книге братьев Йоханнеса и Тарьей Бё, в которой прозвучала критика в его адрес.

Предложение встретиться и поговорить в выходной день Александр Логинов отклонил сразу. Объяснил предельно просто: «Хотелось бы в Зальцбург на полдня смотаться, купить кое-что. Потом уже не получится, выходных больше не будет до самого отъезда. Поэтому давайте встретимся у нас в отеле сразу после утренней тренировки, когда мы вернёмся с глетчера». В назначенное время спортсмен ждал меня в холле.

— Когда вы выиграли в январе индивидуальную гонку на этапе Кубка мира в Антхольце, пройдя все четыре рубежа с нулевой стрельбой, казалось, всё, наконец, встало на свои места. Но уже в эстафете вы заработали штрафной круг, совершили четыре промаха в масс-старте, да и на чемпионате мира в Поклюке стреляли не лучшим образом. В чём была причина?

— Всё это было в том сезоне звеньями одной цепи. Перед Новым годом мне пришлось уехать домой в силу личных причин, там я не тренировался, и снова собраться на выступления оказалось тяжеловато. Хотя я честно пытался как-то выправить ситуацию. Вот и получилось так, как получилось.

— Слышала от тренеров, что в том сезоне свою негативную роль сыграла и пандемия, из-за которой вы не смогли выполнить запланированный объём работы.

— На самом деле всё поначалу шло неплохо. Да, на летнем чемпионате России меня немножко подкосила старая травма локтя, из-за чего вылетели две-три недели полноценных тренировок, но, несмотря на это, у меня получилось в целом неплохо подвести себя к сезону. С той же скоростью, если посмотреть результаты до Нового года, проблем не было. А вот потом стало тяжело именно собраться. Во всех отношениях.

Также по теме

«Главное сейчас не снег, а высота, эффект гор»: российские биатлонисты начали тренировочный сбор в Рамзау

Российские биатлонисты начали тренировочный сбор в австрийском Рамзау. Горнолыжный курорт, закрывший свои двери во время пандемии по…

— По окончании сезона вы отправились на Камчатку, которая, похоже, становится очень популярным местом отдыха спортсменов. В чём притягательность этого места?

— Все, кто побывал на Камчатке, как правило, всегда хотят снова туда вернуться. Там очень красиво, интересно. К тому же мне повезло: пригласил мой спонсор Сергей Колесников, который живёт на полуострове, и вместе с ним мы много чего посмотрели.

— Вертолёт в вашем распоряжении был?

— Был. Мы забрались в совсем глухие места, километрах в 50 от нормальной дороги. Туда можно было добраться только на внедорожниках с огромными колёсами, что, естественно, тоже добавляло антуража. Обязательно вернусь на Камчатку ещё не раз, просто уверен в этом.

— У вас всегда была репутация достаточно замкнутого на себе человека, предпочитающего тренироваться в одиночку. Но в одном из последних интервью вы сказали: «Планируем готовиться в команде, чтобы могли помочь друг другу». Зачем в индивидуальном виде спорта в олимпийский год вообще нужно беспокоиться о том, чтобы кому-то помогать?

— Так это же процесс обоюдный. У нас, допустим, есть ребята, которые посильнее меня в стрелковом компоненте. Тот же Денис Таштимеров развил в себе качества очень быстрого и достаточно точного стрелка. С таким всегда интересно посоревноваться. Когда тренируешься один, это достаточно комфортная стрельба: не видишь соперников, ничто не отвлекает. Точно так же могу вспомнить Антона Бабикова, с которым мы одно время постоянно работали в связке, когда бегали кроссы или на лыжероллерах. В этом и есть суть работы в команде. С одной стороны, конкуренция, с другой — есть возможность наблюдать за теми, кто в чём-то лучше тебя, тянуться за ними.

— Насколько применимо к тренировкам атлета вашего класса слово «комфорт»?

— Не думаю, что оно вообще применимо к профессиональному спорту. Но могу сказать, что сейчас тренировочный процесс протекает у нас очень сбалансированно. Несмотря на все сложности, связанные с пандемией, не было сорвано ни одного тренировочного сбора. Сумели выехать в Европу на высоту, так что пока всё складывается очень неплохо.

— В прошлом сезоне возникало ощущение, что вы никак не можете найти общий язык со старшим тренером мужской сборной Юрием Каминским. Это в какой-то степени вас удручало?

— Если честно, я смотрю на тренировочный процесс с несколько иных позиций: стараюсь стремиться к тому, чтобы из каждого отдельно взятого дня извлечь максимум пользы. Это единственное, что меня волнует.

— Тогда спрошу о стрельбе. Есть ли какие-то показатели, которые говорят о том, что в этом сезоне вы стали стрелять лучше, чем год назад?

— Год назад у меня был хороший процент попадания до поры до времени. Стрельба — это вообще сложный компонент. Не бывает так, что научился — и это уже навсегда. Очень много зависит от головы. Я на 100% в этом уверен. Некоторые спортсмены, например, не умеют стрелять без куража. Хотя исключения тоже случаются. Почему-то мне кажется, что если взять Алексея Волкова, то он, не стреляя год-полтора, и сейчас наверняка закроет четыре из пяти, стреляя стоя по лёжке (мишени для стрельбы лёжа имеют меньший диаметр. — RT).

Также по теме

«Это психологическое давление»: как братья Бё вспомнили о прошлом Логинова за два месяца до начала нового сезона

Известные биатлонисты Йоханнес и Тарьей Бё презентовали автобиографию «Братская сила», в которой вспомнили, как Александр Логинов…

— Тренер вашей команды Сергей Башкиров заметил, что норвежцы в силу предельно разнообразной общефизической подготовки, которая практикуется уже на детском уровне, более подготовлены к серьёзной работе и более координированны. Согласны с этим?

— Мне кажется, это такая тема, которую можно развивать долго и в самых разных направлениях. Вы вот сказали про координацию, а я сразу подумал о том, что, когда был маленьким, у нас не было компьютеров, а был футбол во дворе летом и хоккей — зимой. Это очень неплохо развивало общую координацию. А тот же Мартен Фуркад, насколько я слышал, не слишком хорошо координирован в игровых видах спорта. Если говорить обо мне, я, например, люблю силовую работу, понимаю, что она мне необходима, но к этому пониманию я пришёл не сразу.

Понятно, что в те времена, когда я начинал тренироваться, само понятие физподготовки было другим. Да, у нас были упражнения для пресса: либо ноги поднимаешь к перекладине, либо делаешь то же самое лёжа на полу. Сейчас же для каждой отдельно взятой мышцы существует своё упражнение. Есть специальные петли, резина, другие приспособления. Всё это нужно изучать. Уже неправильно, как мне кажется, стоять на позиции: «Я так делал 20 лет назад, значит, и сейчас нужно делать точно так же».

— Ваша нынешняя готовность к сезону вас устраивает?

— Вполне. Пока всё идёт очень хорошо.

— Не слишком заметные результаты прошлого сезона некоторые специалисты списывали на отсутствие у сборной России шлифт-машины. А муж и тренер трёхкратной олимпийской чемпионки Анастасии Кузьминой сказал в одном из интервью, что считает эту проблему надуманной, так как она всю карьеру пользовалась исключительно заводскими шлифтами.

— Не знаю, как Настя, но мне известно, что многие спортсмены других команд бегают на новых структурах. Если эти структуры «едут», значит, надо переходить на них. Но я не слишком компетентен в этом вопросе. Думаю, вам могут лучше ответить на этот вопрос ребята из сервис-бригады.

— В биатлоне существуют своего рода неоспоримые истины. Например, что нельзя сломя голову бежать первый круг, если хочешь, чтобы сил хватило на финиш. Как вам кажется, те, кто становится чемпионами, это люди, которые досконально все эти истины изучили и строго их придерживаются, или те, кто делает всё вопреки сложившимся представлениям?

— Думаю, у каждого из нас свой путь, свои способы раскрыть сильные стороны. Давайте вспомним первый круг Йоханнеса Бё. Он способен бежать его так, как никто в мире, включая Фуркада. То есть выиграть 15—20 секунд на первом круге и не потерять скорость на втором и третьем. Кто ещё может такое повторить? Я, допустим, могу соперничать с Бё на втором и третьем кругах. Но начать гонку столь же быстро, как это делает он, мне не по силам.

— Этот стартовый спурт в исполнении Бё психологически сильно придавливает соперников?

— Конечно, есть такое. Сразу начинаешь думать: «А если он на рубеже ещё и стрельнёт чисто?» Думаю, даже у Фуркада такие мысли проскакивают, что же говорить об остальных?

— Перед гонкой вы наверняка продумываете тактику до мельчайших деталей. Место для импровизации при этом остаётся?

— Конечно. У нас вообще вид спорта — одна сплошная импровизация, начиная от погодных условий.

— Самую сложную в этом плане гонку вспомните?

— Помню, бежали в Анси, где перед масс-стартом выпал очень «медленный» снег. Подходящей структуры на тёплую погоду у меня не оказалось. И уже после первого километра передо мной было восемь или девять человек, которые продолжали отрываться. При этом сзади — никого. В итоге только на первом круге разрыв между первым и последним участником составлял больше минуты «ногами». Сам я пришёл на первый рубеж, проигрывая 24 секунды, притом что физически чувствовал себя отлично. В масс-старте, на моей памяти, такое вообще впервые было. Понятно, что мысли были только о том, чтобы стрелять на ноль, иначе вообще никаких шансов. Технику тоже пришлось перестраивать прямо по ходу гонки, чтобы хоть как-то сил на финиш хватило.

— Несколько более личных вопросов позволите? Александр Большунов в лыжных гонках постоянно возит на сборы и соревнования свою жену Анну. Уле-Эйнар Бьорндален на протяжении всего периода предолимпийской подготовки не расставался с Дарьей Домрачевой и дочерью Ксенией и даже поссорился из-за этого с руководителями норвежской сборной. Вы хотели бы иметь возможность брать с собой семью?

— Это ведь всегда палка о двух концах. Мне, может, и хотелось бы видеть рядом близких, но всё не так просто организовать. Мало того что мы постоянно в разъездах, так ещё и жизнь в гостиницах накладывает определённые сложности. Не везде же всё устроено так шикарно, как сейчас в Рамзау, где мы живём в просторных апартаментах. В большинстве мест в нашем распоряжении маленькая комнатушка с односпальными кроватями или одной двуспальной, на которой как-то должны разместиться два взрослых мужика. Хотя душа, конечно же, болит, когда родные далеко.

— Ещё одна большая для меня загадка — это ваша тяга к земле. Мне приходилось, и, поверьте, не от хорошей жизни, проводить лето в деревне, сажать картошку, окучивать её, собирать колорадских жуков, а потом выкапывать урожай. Единственное желание, которое нормальный человек при этом испытывает, — никогда в жизни больше этим не заниматься. Вы, получается, исключение?

— Я вырос в деревне, провёл всё своё детство на огородах, поэтому тоже прекрасно знаю, каково это — посадить десять соток лука, потом его выдернуть, обрезать у каждой луковицы ботву и так далее. Это очень тяжёлая работа, хотя сейчас я даже рад, что такой период в моей жизни был. Есть о чём вспомнить, как говорится. Более того, это и приучило меня к настоящему труду, если разобраться. Но последствия, безусловно, я порой ощущаю и сейчас. Например, абсолютно равнодушен к малине.

— Переели ягод в детстве?

— Нет. В памяти слишком сильно застряло, как её собирал по несколько часов в день. Как продирался сквозь ветки, покарябанный весь. Поэтому никакого желания есть малину в каком бы то ни было виде у меня не осталось. Но что-то выращивать я по-прежнему готов.

— Есть поверье, что все испытания, которые выпадают в этой жизни человеку, посылаются ему для чего-то. Никогда не задумывались о своей дисквалификации с этой позиции?

— Думаю, каждый нормальный человек всегда старается извлечь максимум из той или иной прожитой ситуации. Даже когда эта ситуация совсем негативная. Не зря же говорят, что жизнь — зебра. Если в ней случаются чёрные полосы, значит, так должно быть. Я, по крайней мере, отношусь к своей жизни именно так.

— Известный американский писатель Джек Лондон однажды вложил в уста одного из своих героев такие слова: «У меня будет большая семья, много-много детей. Как-нибудь вечером я соберу их и расскажу, какие страдания перенёс их отец. И если они не зарыдают, я возьму палку и вышибу их них дух!» У вас хоть когда-нибудь возникало желание описать всё, что довелось пережить в спорте, и оставить эти воспоминания потомкам?

— Не готов ответить. Но скорее нет, чем да. В спорте ведь всем тяжело, не только мне.

— А книгу братьев Бё в кругу вашего общения обсуждают?

— Нет, но я слышал о ней.

— Какие-то эмоции по этому поводу испытали?

— Даже не знаю, если честно, о чём вы сейчас говорите.

— О том мнении, которое норвежцы высказали в своей книге на ваш счёт. Думаю, вам не составит труда угадать общую тональность.

— Если бы меня как-то задевало, что обо мне думают братья Бё, я бы, наверное, эту книгу прочитал. Или как минимум проявил бы к ней интерес.

Также по теме

«Последним был Крюков — он тащил»: Каминский о лидерстве в сборной России и роли Бабикова

Поскольку биатлон предполагает очень тонкие настройки в совместимости бега и стрельбы, спортсмен в ходе любых соревнований очень…

— Ваша мечта когда-нибудь пробежать марафон пока так и остаётся мечтой?

— Уже нет. Два года назад я пробежал на Камчатке 60 км на лыжах. Мне понравилось, кстати. Там Саша Легков стартовал, Сергей Турышев, Алексей Петухов. В такой компании бежать — одно удовольствие. Хотя к тому времени я не катался уже порядка полутора недель.

— Тяжело было?

— После финиша — да. Вернулся на базу и сразу пошёл в термальный бассейн — отмокать.

— Если говорить о текущем моменте, вопрос отбора в олимпийскую команду вас волнует?

— Сейчас меня больше всего волнует вопрос моего физического состояния и готовности к началу сезона.

— В заключение достаточно отвлечённый вопрос. Знаю, что вы активно следите за тем, что происходит в российском футболе. Могли бы сформулировать, в чём разница между сборной Станислава Черчесова и сборной Валерия Карпина?

— Это два очень разных тренера, с разным видением игры. Просто рассуждать об этом я пока не готов. Нужно время, чтобы посмотреть, как нынешняя сборная будет играть дальше, в том числе с более серьёзными соперниками. Сыграли-то всего ничего — четыре матча.

— Самый выдающийся футбольный тренер в вашем понимании?

— Хосеп Гвардиола, здесь и думать не нужно. Мне импонирует также Юрген Клопп с его импульсивным характером. Насколько знаю, это же качество нравится игрокам его команды.

— А чего, на ваш взгляд, больше всего не хватает российскому футболу — тренерской мысли или игрового класса?

— Знаете, в моей голове сейчас слишком много мыслей и проблем, чтобы думать ещё и об этом.

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 рекомендуется избегать их использования.

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

Определите функцию потерь

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

  # Вычисляет единичное значение потерь для всей партии
убыток по дефолту (target_y, predicted_y):
  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, чтобы найти градиенты
  • Оптимизация переменных с помощью этих градиентов

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

Существует множество вариантов схемы градиентного спуска, которые записаны 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 (model.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, для обучения GAN с помощью fit () ) вы можете создать подкласс класса Model и реализовать собственный метод train_step () , который вызывается повторно в течение fit () .Это описано в руководстве Настройка того, что происходит в fit () .

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

Использование

GradientTape : первый сквозной пример

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

Рассмотрим простую модель MNIST:

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

Ускорение шага тренировки с функцией

тс

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 этапе 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 этапе 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 правда 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 модель. потери 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 сгенерированными изображениями. - Обучите "генераторную" модель "обмануть" дискриминатор и классифицировать поддельные изображения. как реально.

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

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

  дискриминатор = keras.Sequential (
    [
        keras.Input (shape = (28, 28, 1)),
        Layers.Conv2D (64, (3, 3), strides = (2, 2), padding = "same"),
        слои. LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.Conv2D (128, (3, 3), strides = (2, 2), padding = "same"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.GlobalMaxPooling2D (),
        слои плотные (1),
    ],
    name = "дискриминатор",
)
discinator.summary ()
  
Модель и двоеточие; "дискриминатор"
_________________________________________________________________
Слой (тип) Параметр формы вывода #
================================================== ===============
conv2d (Conv2D) (Нет, 14, 14, 64) 640
_________________________________________________________________
утечка_re_lu (LeakyReLU) (Нет, 14, 14, 64) 0
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) (Нет, 7, 7, 128) 73856
_________________________________________________________________
утечка_re_lu_1 (LeakyReLU) (Нет, 7, 7, 128) 0
_________________________________________________________________
global_max_pooling2d (Глобальный (Нет, 128) 0
_________________________________________________________________
плотный_4 (плотный) (нет, 1) 129
================================================== ===============
Всего параметров и двоеточия; 74 625
Обучаемые параметры и двоеточие; 74 625
Необучаемые параметры и двоеточие; 0
_________________________________________________________________
 

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

  latent_dim = 128

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

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

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

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


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

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

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

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

    # Обучаем генератор (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, вам нужно 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.перемешать (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 за ~ 30 секунд тренировки на Колаб GPU.

Цикл обучения модели глубокого обучения

| Автор Илья Зайцев

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Следующий фрагмент демонстрирует реализацию этой идеи в Python.

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

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

Loss

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

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

Геометрическая интерпретация линейной интерполяции между векторами A и B

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

Точность

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

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

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

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

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

Планировщик параметров

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

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

Полупериод смещенной и масштабированной функции косинуса

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

Косинусный отжиг с планировщиком перезапусков

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

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

Планировщик политик с одним циклом

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

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

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

Stream Logger

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

Итак, мы готовы начать использовать наш цикл обучения!

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

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

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

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

Вы должны получить результат, аналогичный показанному ниже.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Построение цикла обучения в Tensorflow

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

 

self.model.compile (optimizer = self.config.train.optimizer.type,

loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True),

metrics = self.config.train.metrics)

LOG.info ('Обучение начато')

model_history = self.model.fit (self.train_dataset, epochs = self.epoches,

step_per_epoch = self.steps_per_epoch = self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch, self.steps_per_epoch .validation_steps,

validation_data = self.test_dataset)

return model_history.history ['loss'], model_history.history ['val_loss']

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

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

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

 

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam ()

loss = tf.keras. loss.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True)

metrics = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy ()

trainer = Trainer (self.model, self.train_dataset, loss, optimizer, metrics, self.epoches)

. ()

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

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

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

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

 

class Trainer:

def __init __ (self, model, input, loss_fn, optimizer, metric, epoches):

self.model = model

self.input = input

self.loss_fn = loss_fn

self.optimizer = optimizer

self.metric = metric

self.epoches = epoches

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

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

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

 

trainable_variables = self.model.trainable_variables

input, labels = batch

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

 

с tf.GradientTape () в качестве ленты:

прогнозов = self.модель (входы)

step_loss = self.loss_fn (метки, прогнозы)

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

 

grads = tape.gradient (step_loss, trainable_variables)

self.optimizer.apply_gradients (zip (grads, trainable_variables))

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

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

 

self.metric.update_state (метки, прогнозы)

вернуть step_loss, прогнозы

И наконец у нас есть что-то вроде этого:

 

def train_step (self, batch):

trainable_variables = self.model.trainable_variables

входов, метки = партия

с tf.GradientTape () в качестве ленты:

прогнозов = self.model (входы)

step_loss = self.loss_fn (метки, прогнозы)

града = лента.градиент (step_loss, trainable_variables)

self.optimizer.apply_gradients (zip (grads, trainable_variables))

self.metric.update_state (label, predictions)

return step_loss, predictions

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

 

def train (self):

для эпохи в диапазоне (self.epoches):

LOG.info (f'Start epoch {epoch} ')

для шага, training_batch in enumerate (self.input):

step_loss, predictions = self.train_step (training_batch)

LOG.info ("Потери на шаге% d:%.2f "% (step, step_loss))

train_acc = self.metric.result ()

LOG.info (f'Saved checkpoint: {save_path} ')

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

 

LOG = get_logger ('trainer')

Дополнительную информацию об этом и о том, как использовать журналы в приложении глубокого обучения, см. В нашей предыдущей статье серии, посвященной отладке и ведению журнала.

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

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

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

Контрольные точки обучения

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

 

self.checkpoint = tf.train.Checkpoint (optimizer = optimizer, model = model)

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

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

 

save_path = self.checkpoint_manager.save ()

LOG.info (f'Saved checkpoint: {save_path} ')

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

Сохранение обученной модели

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

 

self.model_save_path = 'saved_models /'

save_path = os.path.join (self.model_save_path, "unet / 1 /")

tf.saved_model.save (self.model, save_path)

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

 

model = tf.saved_model.load (save_path)

Визуализация обучения с помощью Tensorboard

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

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

 

self.train_log_dir = 'logs / gradient_tape /'

self.train_summary_writer = tf.summary.create_file_writer (self.train_log_dir)

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

 

def _write_summary (self, loss, epoch):

with self.train_summary_writer.as_default ():

tf.summary.scalar ( 'убыток', убыток, шаг = эпоха)

тс.summary.scalar ('precision', self.metric.result (), step = epoch)

Некоторые вещи, на которые следует обратить внимание:

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

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

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

Для последнего мы можем обновить метрику внутри графа, используя

 

self.metric.update_state (метки, прогнозы)

А затем получить текущее состояние по:

 

self.metric.result ()

где:

 

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

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

 

$ tensorboard --logdir logs / gradient_tape

И вот:

Tensorboard будет продолжать печатать метрики во время обучения. Я настоятельно рекомендую потратить немного времени и поиграть с ним, чтобы вы могли ясно представить себе все удивительные вещи, которые мы можем сделать. . Поверьте, это будет очень полезно для ваших будущих проектов.

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

Заключение

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

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

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

А пока развлекайтесь и получайте удовольствие от изучения ИИ.

Введение в глубокое обучение и нейронные сети

Для более полного понимания фундаментальных архитектурных структур глубокого обучения ознакомьтесь с нашим интерактивным курсом.
Вы изучите основы CNN, LSTM, автоэнкодеров, GAN, трансформаторов и графических нейронных сетей с использованием Pytorch на 100% текстовой основе.

Подробнее

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

Простой цикл обучения в PyTorch · GitHub

Простой цикл обучения в PyTorch · GitHub

Мгновенно делитесь кодом, заметками и фрагментами.

Простой цикл обучения в PyTorch

# определить потерю fn и оптимизатор
критерий = нн.BCELoss ()
optimizer = optim.Adam (model.parameters (), lr = 0,001)
# инициализировать пустой список для отслеживания потерь партии
batch_losses = []
# обучаем нейросеть за 5 эпох
для эпохи в диапазоне (5):
#reset iterator
dataiter = iter (загрузчик данных)
для партии в Dataiter:
# сброс градиентов
оптимизатор.zero_grad ()
# прямое распространение по сети
out = модель (партия ["твиты"])
# рассчитать убыток
потеря = критерий (выход, партия ["настроения"])
#track batch loss
batch_losses.добавить (loss.item ())
#backpropagation
убыток. Назад ()
# обновить параметры
optimizer.step ()
Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Индивидуальный цикл обучения

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

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

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

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

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

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

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

Пользовательский цикл обучения с Keras и MultiWorkerMirroredStrategy

Обзор

В этом руководстве демонстрируется обучение нескольких рабочих с помощью настраиваемого API цикла обучения, распространяемого через MultiWorkerMirroredStrategy, поэтому модель Keras, разработанная для работы с одним рабочим, может беспрепятственно работать с несколькими рабочими с минимальным изменением кода.

Мы используем настраиваемые циклы обучения для обучения нашей модели, потому что они дают нам гибкость и больший контроль над обучением. Кроме того, легче отлаживать модель и цикл обучения. Более подробная информация доступна в разделе Написание цикла обучения с нуля.

Если вы ищете, как использовать MultiWorkerMirroredStrategy с keras model.fit , обратитесь к этому руководству.

Руководство по распределенному обучению

в TensorFlow доступно для обзора стратегий распространения, поддерживаемых TensorFlow, для тех, кто заинтересован в более глубоком понимании tf.distribute.Strategy API.

Настройка

Во-первых, необходимый импорт.

  импорт json
импорт ОС
import sys
  

Перед импортом TensorFlow внесите несколько изменений в среду.

Отключить все графические процессоры. Это предотвращает ошибки, вызванные тем, что все рабочие пытаются использовать один и тот же графический процессор. В реальном приложении каждый рабочий будет на разных машинах.

  os.environ ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
  

Сбросьте переменную среды TF_CONFIG , вы узнаете об этом позже.

  os.environ.pop ('TF_CONFIG', Нет)
  

Убедитесь, что текущий каталог находится на пути python. Это позволяет ноутбуку импортировать файлы, записанные позже с помощью %% writefile .

  если '.' не в sys.path:
  sys.path.insert (0, '.')
  

Теперь импортируйте TensorFlow.

  импортировать тензорный поток как tf
  

Определение набора данных и модели

Затем создайте файл mnist.py с простой настройкой модели и набора данных.Этот файл python будет использоваться рабочими процессами в этом руководстве:

  %% writefile mnist.py

импорт ОС
импортировать тензорный поток как tf
импортировать numpy как np

def mnist_dataset (размер_пакета):
  (x_train, y_train), _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data ()
  # Массивы `x` находятся в uint8 и имеют значения в диапазоне [0, 255].
  # Вам нужно преобразовать их в float32 со значениями в диапазоне [0, 1]
  x_train = x_train / np.float32 (255)
  y_train = y_train.astype (np.int64)
  train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices (
      (x_train, y_train)). перемешать (60000)
  вернуть train_dataset

def dataset_fn (global_batch_size, input_context):
  batch_size = input_context.get_per_replica_batch_size (global_batch_size)
  набор данных = mnist_dataset (размер_пакета)
  набор данных = набор данных.shard (input_context.num_input_pipelines,
                          input_context.input_pipeline_id)
  набор данных = набор данных.batch (размер_пакета)
  вернуть набор данных

def build_cnn_model ():
  вернуть tf.keras.Sequential ([
      тф.керас.Вход (shape = (28, 28)),
      tf.keras.layers.Reshape (target_shape = (28, 28, 1)),
      tf.keras.layers.Conv2D (32, 3, активация = 'relu'),
      tf.keras.layers.Flatten (),
      tf.keras.layers.Dense (128, Activation = 'relu'),
      tf.keras.layers.Dense (10)
  ])
  
Написание mnist.py
 

Конфигурация для нескольких сотрудников

А теперь давайте вступим в мир обучения нескольких сотрудников. В TensorFlow переменная среды TF_CONFIG требуется для обучения на нескольких машинах, каждая из которых, возможно, играет свою роль. TF_CONFIG , используемый ниже, представляет собой строку JSON, используемую для указания конфигурации кластера для каждого рабочего, являющегося частью кластера. Это метод по умолчанию для указания кластера с использованием cluster_resolver.TFConfigClusterResolver , но в модуле distribute.cluster_resolver доступны и другие параметры.

Опишите свой кластер

Вот пример конфигурации:

  tf_config = {
    'cluster': {
        'worker': ['localhost: 12345', 'localhost: 23456']
    },
    'task': {'type': 'worker', 'index': 0}
}
  

Вот тот же TF_CONFIG , сериализованный как строка JSON:

  json.дампы (tf_config)
  
'{"кластер" & двоеточие; {"рабочий" & двоеточие; ["localhost & col; 12345", "localhost & col; 23456"]}, "task" & col; {"тип" & двоеточие; «рабочий», «индекс» & двоеточие; 0}} '
 

Есть два компонента TF_CONFIG : кластер и задача .

  • Кластер одинаков для всех рабочих и предоставляет информацию об обучающем кластере, который представляет собой dict, состоящий из разных типов заданий, таких как worker .В обучении нескольких рабочих с MultiWorkerMirroredStrategy обычно есть один рабочий , который берет на себя немного больше ответственности, например, сохранение контрольной точки и написание сводного файла для TensorBoard в дополнение к тому, что делает обычный рабочий . Такой рабочий называется начальник , и обычно рабочий с индексом 0 назначается старшим рабочим (на самом деле так распределяют тс.Стратегия реализована).

  • задача предоставляет информацию о текущей задаче и отличается для каждого работника. Он определяет тип и индекс этого рабочего.

В этом примере вы устанавливаете задачу с типом на "worker" , а для задачи с индексом на 0 . Эта машина является первым рабочим, который будет назначен главным рабочим и будет выполнять больше работы, чем другие. Обратите внимание, что на других машинах также должна быть установлена ​​переменная среды TF_CONFIG , и у нее должен быть тот же cluster dict, но другой тип задачи или индекс задачи в зависимости от ролей этих машин.

В целях иллюстрации в этом руководстве показано, как можно установить TF_CONFIG с двумя рабочими процессами на localhost . На практике пользователи могут создать несколько рабочих процессов на внешних IP-адресах / портах и ​​соответствующим образом установить TF_CONFIG для каждого рабочего.

В этом примере вы будете использовать 2 воркера, первый воркер TF_CONFIG показан выше. Для второго рабочего вы должны установить tf_config ['task'] ['index'] = 1

Выше tf_config - это просто локальная переменная в Python.Чтобы использовать его для настройки обучения, этот словарь необходимо сериализовать как JSON и поместить в переменную среды TF_CONFIG .

Переменные среды и подпроцессы в записных книжках

Подпроцессы наследуют переменные среды от своего родителя. Итак, если вы установите переменную среды в этом процессе jupyter notebook :

  os.environ ['GREETINGS'] = 'Привет, TensorFlow!'
  

Вы можете получить доступ к переменной среды из подпроцессов:

  echo $ {GREETINGS} 
 
Привет, TensorFlow!
 

В следующем разделе вы будете использовать это для передачи TF_CONFIG рабочим подпроцессам.Вы бы никогда не запустили свои рабочие места таким образом, но этого достаточно для целей данного руководства: продемонстрировать минимальный пример с несколькими рабочими.

MultiWorkerMirroredStrategy

Для обучения модели используйте экземпляр tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy , который создает копии всех переменных в слоях модели на каждом устройстве для всех рабочих процессов. В руководстве tf.distribute.Strategy содержится более подробная информация об этой стратегии.

  стратегия = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy ()
  
ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; MultiWorkerMirroredStrategy для одного работника с local_devices = ('/ device & col; CPU & Colon; 0',), communication = CommunicationImplementation.AUTO
 
Примечание: TF_CONFIG анализируется и серверы GRPC TensorFlow запускаются в момент вызова MultiWorkerMirroredStrategy () , поэтому переменная среды TF_CONFIG должна быть установлена ​​перед tf.Экземпляр distribute.Strategy создан.

Используйте tf.distribute.Strategy.scope , чтобы указать, что стратегия должна использоваться при построении модели. Это помещает вас в «контекст кросс-реплик» для этой стратегии, что означает, что стратегия получает контроль над такими вещами, как размещение переменных.

  импортная мнист
с помощью strategy.scope ():
  # Построение модели должно выполняться в пределах `strategy.scope ()`.
  multi_worker_model = mnist.build_cnn_model ()
  
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ & col; tenorflow & col; Пожалуйста, добавьте `keras.Layers.InputLayer вместо keras.Input в последовательную модель. keras.Input предназначен для использования функциональной моделью.
 

Автоматическое сегментирование данных между работниками

При обучении с несколькими работниками сегментирование набора данных не обязательно требуется, однако оно дает вам только один раз семантику, что делает большее обучение более воспроизводимым, т.е. обучение нескольких рабочих должно быть таким же, как обучение одного рабочего. Примечание: в некоторых случаях производительность может снизиться.

См .: distribute_datasets_from_function

  per_worker_batch_size = 64
num_workers = len (tf_config ['кластер'] ['рабочий'])
global_batch_size = per_worker_batch_size * число_работников

со стратегией.сфера():
  multi_worker_dataset = strategy.distribute_datasets_from_function (
      лямбда-код input_context: mnist.dataset_fn (global_batch_size, input_context))
  

Определите пользовательский цикл обучения и обучите модель

Укажите оптимизатор

  с помощью strategy.scope ():
  # Создание оптимизатора и train_accuracy должно быть в
  # `strategy.scope ()`, поскольку они создают переменные.
  optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop (скорость_учения = 0,001)
  train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy (
      name = 'train_accuracy')
  

Определите шаг обучения с помощью функции tf.

  @ tf.функция
def train_step (итератор):
  "" "Функция шага обучения." ""

  def step_fn (входы):
    "" "Пошаговая функция для каждой реплики." ""
    x, y = входы
    с tf.GradientTape () в качестве ленты:
      прогнозы = multi_worker_model (x, обучение = True)
      per_batch_loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (
          from_logits = Верно,
          сокращение = tf.keras.losses.Reduction.NONE) (y, прогнозы)
      потеря = tf.nn.compute_average_loss (
          per_batch_loss, global_batch_size = global_batch_size)

    grads = tape.gradient (потеря, multi_worker_model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients (
        zip (оценки, multi_worker_model.trainable_variables))
    train_accuracy.update_state (y, прогнозы)
    обратные потери

  per_replica_losses = strategy.run (step_fn, args = (next (итератор),))
  return strategy.reduce (
      tf.distribute.ReduceOp.SUM, per_replica_losses, axis = None)
  

Сохранение и восстановление КПП

Реализация контрольной точки

в пользовательском цикле обучения требует, чтобы пользователь обработал ее вместо использования обратного вызова keras. Это позволяет вам сохранять веса модели и восстанавливать их без необходимости сохранять всю модель.

  из multiprocessing import util
checkpoint_dir = os.path.join (util.get_temp_dir (), 'ckpt')

def _is_chief (task_type, task_id):
  return task_type - None или task_type == 'руководитель' или (task_type == 'worker' и
                                                       task_id == 0)
def _get_temp_dir (dirpath, task_id):
  base_dirpath = 'workertemp_' + str (идентификатор_задачи)
  temp_dir = os.path.join (dirpath, base_dirpath)
  tf.io.gfile.makedirs (temp_dir)
  вернуть temp_dir

def write_filepath (путь к файлу, task_type, task_id):
  dirpath = os.path.dirname (путь к файлу)
  base = os.path.basename (путь к файлу)
  если не _is_chief (task_type, task_id):
    dirpath = _get_temp_dir (dirpath, task_id)
  вернуть os.path.join (dirpath, base)
  
Примечание: Контрольные точки и сохранение должны выполняться для каждого рабочего процесса, и им нужно писать в разные пути, так как они перекрывают друг друга. Если вы выбрали только контрольную точку / сохранение на начальнике, это может привести к тупиковой ситуации и не рекомендуется.

Здесь вы создадите одну tf.train.Checkpoint , которая отслеживает модель, которой управляет tf.train.CheckpointManager , так что сохраняется только последняя контрольная точка.

  эпоха = tf.Variable (
    начальное_значение = tf.constant (0, dtype = tf.dtypes.int64), name = 'эпоха')
step_in_epoch = tf.Variable (
    начальное_значение = tf.constant (0, dtype = tf.dtypes.int64),
    name = 'step_in_epoch')
task_type, task_id = (strategy.cluster_resolver.task_type,
                      стратегия.cluster_resolver.task_id)

контрольная точка = tf.train.Checkpoint (
    model = multi_worker_model, epoch = epoch, step_in_epoch = step_in_epoch)

write_checkpoint_dir = write_filepath (каталог_контрольной точки, тип_задачи, id_задачи)
checkpoint_manager = tf.train.CheckpointManager (
    контрольная точка, каталог = write_checkpoint_dir, max_to_keep = 1)
  

Теперь, когда вам нужно восстановить, вы можете найти последнюю сохраненную контрольную точку с помощью удобной функции tf.train.latest_checkpoint .

  latest_checkpoint = tf.train.latest_checkpoint (каталог_контрольной точки)
если latest_checkpoint:
  checkpoint.restore (latest_checkpoint)
  

После восстановления контрольной точки вы можете продолжить обучение своему индивидуальному циклу обучения.

  num_epochs = 3
num_steps_per_epoch = 70

в то время как epoch.numpy ()  
Эпоха и двоеточие; 0, точность и двоеточие; 0.819531, train_loss и двоеточие; 0,561418.
Эпоха и двоеточие; 1, точность и двоеточие; 0.938616, train_loss и двоеточие; 0,206848.
Эпоха и двоеточие; 2, точность и двоеточие; 0.954799, train_loss и двоеточие; 0,146723.
 

Полная настройка кода на воркеры

Для фактической работы с MultiWorkerMirroredStrategy вам необходимо запустить рабочие процессы и передать им TF_CONFIG .

Как и файл mnist.py , написанный ранее, вот файл main.py , который содержат тот же код, который мы шаг за шагом проходили ранее в этом colab, мы просто записываем его в файл, чтобы каждый из рабочих запускал его:

Файл:

main.py

Код переключения

  %% файл записи main.py
импорт ОС
импортировать json
импортировать тензорный поток как tf
import mnist
из multiprocessing import util

per_worker_batch_size = 64
tf_config = json.loads (os.environ ['TF_CONFIG'])
num_workers = len (tf_config ['кластер'] ['рабочий'])
global_batch_size = per_worker_batch_size * число_работников

num_epochs = 3
num_steps_per_epoch = 70

# Сохранение и восстановление контрольной точки
def _is_chief (task_type, task_id):
  return task_type - None или task_type == 'руководитель' или (task_type == 'worker' и
                                                       task_id == 0)
def _get_temp_dir (dirpath, task_id):
  base_dirpath = 'workertemp_' + str (идентификатор_задачи)
  temp_dir = os.path.join (dirpath, base_dirpath)
  tf.io.gfile.makedirs (temp_dir)
  вернуть temp_dir

def write_filepath (путь к файлу, task_type, task_id):
  dirpath = os.path.dirname (путь к файлу)
  base = os.path.basename (путь к файлу)
  если не _is_chief (task_type, task_id):
    dirpath = _get_temp_dir (dirpath, task_id)
  вернуть os.path.join (dirpath, base)

checkpoint_dir = os.path.join (util.get_temp_dir (), 'ckpt')

# Определить стратегию
стратегия = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy ()

с помощью strategy.scope ():
  # Построение / компиляция модели должно осуществляться в рамках стратегии.scope () `.
  multi_worker_model = mnist.build_cnn_model ()

  multi_worker_dataset = strategy.distribute_datasets_from_function (
      лямбда-код input_context: mnist.dataset_fn (global_batch_size, input_context))
  optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop (скорость_учения = 0,001)
  train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy (
      name = 'train_accuracy')

@ tf.function
def train_step (итератор):
  "" "Функция шага обучения." ""

  def step_fn (входы):
    "" "Пошаговая функция для каждой реплики." ""
    x, y = входы
    с тф.GradientTape () как лента:
      прогнозы = multi_worker_model (x, обучение = True)
      per_batch_loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (
          from_logits = Верно,
          сокращение = tf.keras.losses.Reduction.NONE) (y, прогнозы)
      потеря = tf.nn.compute_average_loss (
          per_batch_loss, global_batch_size = global_batch_size)

    grads = tape.gradient (потеря, multi_worker_model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients (
        zip (оценки, multi_worker_model.trainable_variables))
    train_accuracy.update_state (y, прогнозы)

    обратные потери

  per_replica_losses = strategy.run (step_fn, args = (next (итератор),))
  return strategy.reduce (
      tf.distribute.ReduceOp.SUM, per_replica_losses, axis = None)

эпоха = tf.Variable (
    начальное_значение = tf.constant (0, dtype = tf.dtypes.int64), name = 'эпоха')
step_in_epoch = tf.Variable (
    начальное_значение = tf.constant (0, dtype = tf.dtypes.int64),
    name = 'step_in_epoch')

task_type, task_id = (strategy.cluster_resolver.task_type,
                      стратегия.cluster_resolver.task_id)

контрольная точка = tf.train.Checkpoint (
    model = multi_worker_model, epoch = epoch, step_in_epoch = step_in_epoch)

write_checkpoint_dir = write_filepath (каталог_контрольной точки, тип_задачи, id_задачи)
checkpoint_manager = tf.train.CheckpointManager (
    контрольная точка, каталог = write_checkpoint_dir, max_to_keep = 1)

# Восстановление чекпоинта
latest_checkpoint = tf.train.latest_checkpoint (каталог_контрольной точки)
если latest_checkpoint:
  checkpoint.restore (latest_checkpoint)

# Возобновить наш тренинг CTL
пока эпоха.numpy ()  
Написание main.py
 

Обучить и оценить

Текущий каталог теперь содержит оба файла Python:

  фунтов стерлингов * .py 
 
main.py
mnist.py
 

Итак, json-сериализуйте TF_CONFIG и добавьте его в переменные среды:

  os.environ ['TF_CONFIG'] = json.dumps (tf_config)
  

Теперь вы можете запустить рабочий процесс, который будет запускать основной файл .py и используйте TF_CONFIG :

  # first kill все предыдущие запуски
% killbgscripts
  
Все фоновые процессы были убиты.
 
  python main.py &> job_0.log 
 

В отношении приведенной выше команды следует отметить несколько моментов:

  1. Он использует %% bash , который представляет собой «волшебство» записной книжки для выполнения некоторых команд bash.
  2. Он использует флаг --bg для запуска процесса bash в фоновом режиме, потому что этот рабочий процесс не завершится.Перед запуском он ждет всех рабочих.

Фоновый рабочий процесс не будет печатать вывод в этот блокнот, поэтому &> перенаправляет его вывод в файл, чтобы вы могли видеть, что произошло.

Итак, подождите несколько секунд, пока процесс запустится:

  время импорта
время сна (20)
  

Теперь посмотрим, что уже было выведено в лог-файл рабочего:

  cat job_0.log 
 
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 16.160677 и двоеточие; I tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc & col; 53] Успешно открыта динамическая библиотека libcudart.so.11.0
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 17.271468 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc & col; 53] Успешно открыта динамическая библиотека libcuda.so.1
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215075 & двоеточие; E tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_driver.cc & col; 328] не удалось вызвать cuInit & Colon; CUDA_ERROR_NO_DEVICE & двоеточие; устройство с поддержкой CUDA не обнаружено
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215137 и двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc & col; 169] получение диагностической информации CUDA для хоста & двоеточия; kokoro-gcp-ubuntu-prod-884136203
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215146 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc & двоеточие; 176] имя хоста & двоеточие; kokoro-gcp-ubuntu-prod-884136203
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215282 & двоеточие; I tenorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc & col; 200] сообщенная версия libcuda - & Column; 465.27,0
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215316 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc & col; 204] версия ядра, о которой сообщается, - & двоеточие; 465,27,0
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215323 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc & col; 310] версия ядра, похоже, соответствует DSO & col; 465,27,0
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.216043 & двоеточие; I tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc & Colon; 142] Этот двоичный файл TensorFlow оптимизирован с помощью библиотеки глубокой нейронной сети oneAPI (oneDNN) для использования следующих инструкций ЦП в критических для производительности операциях & двоеточие; AVX2 AVX512F FMA
Чтобы включить их в других операциях, перестройте TensorFlow с соответствующими флагами компилятора.2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.220983 & двоеточие; I tensorflow / core / distribution_runtime / rpc / grpc_channel.cc & col; 301] Инициализирую GrpcChannelCache для рабочего задания -> {0 -> localhost & col; 12345, 1 -> localhost & Colon; 23456}
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.221439 & двоеточие; I tensorflow / core / Распределенное_runtime / rpc / grpc_server_lib.cc & Colon; 411] Запущенный сервер с целевым & двоеточием; grpc & col; // локальный & двоеточие; 12345
 

В последней строке файла журнала должно быть указано: Сервер запущен с целью: grpc: // localhost: 12345 .Первый рабочий теперь готов и ждет, пока все остальные рабочие будут готовы продолжить.

Итак, обновите tf_config , чтобы второй рабочий процесс подхватил:

  tf_config ['задача'] ['индекс'] = 1
os.environ ['TF_CONFIG'] = json.dumps (tf_config)
  

Теперь запускаем второй рабочий. Это запустит обучение, так как все рабочие активны (поэтому нет необходимости в фоновом режиме этого процесса):

  python main.py> / dev / null 2> & 1 
 

Теперь, если вы еще раз проверите журналы, написанные первым рабочим, вы увидите, что он участвовал в обучении этой модели:

  кот job_0.журнал 
 
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 16.160677 & двоеточие; I tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc & col; 53] Успешно открыта динамическая библиотека libcudart.so.11.0
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 17.271468 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc & col; 53] Успешно открыта динамическая библиотека libcuda.so.1
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215075 & двоеточие; E tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_driver.cc & col; 328] не удалось вызвать cuInit & Colon; CUDA_ERROR_NO_DEVICE & двоеточие; устройство с поддержкой CUDA не обнаружено
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215137 и двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc & col; 169] получение диагностической информации CUDA для хоста & двоеточия; kokoro-gcp-ubuntu-prod-884136203
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215146 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc & двоеточие; 176] имя хоста & двоеточие; kokoro-gcp-ubuntu-prod-884136203
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215282 & двоеточие; I tenorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc & col; 200] сообщенная версия libcuda - & Column; 465.27,0
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215316 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc & col; 204] версия ядра, о которой сообщается, - & двоеточие; 465,27,0
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.215323 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc & col; 310] версия ядра, похоже, соответствует DSO & col; 465,27,0
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.216043 & двоеточие; I tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc & Colon; 142] Этот двоичный файл TensorFlow оптимизирован с помощью библиотеки глубокой нейронной сети oneAPI (oneDNN) для использования следующих инструкций ЦП в критических для производительности операциях & двоеточие; AVX2 AVX512F FMA
Чтобы включить их в других операциях, перестройте TensorFlow с соответствующими флагами компилятора.2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.220983 & двоеточие; I tensorflow / core / distribution_runtime / rpc / grpc_channel.cc & col; 301] Инициализирую GrpcChannelCache для рабочего задания -> {0 -> localhost & col; 12345, 1 -> localhost & Colon; 23456}
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 18.221439 & двоеточие; I tensorflow / core / Распределенное_runtime / rpc / grpc_server_lib.cc & Colon; 411] Запущенный сервер с целевым & двоеточием; grpc & col; // локальный & двоеточие; 12345
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ & col; tenorflow & col; Пожалуйста, добавьте `keras.Layers.InputLayer вместо keras.Input в последовательную модель. keras.Input предназначен для использования функциональной моделью.
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 39.265636 & двоеточие; I tensorflow / compiler / mlir / mlir_graph_optimization_pass.cc & двоеточие; 176] Ни один из проходов оптимизации MLIR не включен (зарегистрировано 2)
2021-06-16 18 & двоеточие; 42 & двоеточие; 39.266014 & двоеточие; I tensorflow / core / platform / profile_utils / cpu_utils.cc & col; 114] Частота процессора & двоеточие; 2000179999 Гц
Эпоха и двоеточие; 0, точность и двоеточие; 0.836384, train_loss и двоеточие; 0,517218.
Эпоха и двоеточие; 1, точность и двоеточие; 0,937277, train_loss и двоеточие; 0.200661.
Эпоха и двоеточие; 2, точность и двоеточие; 0.961161, train_loss и двоеточие; 0,137424.
 
  # Удалите TF_CONFIG и завершите все фоновые задачи, чтобы они не влияли на следующий раздел.
os.environ.pop ('TF_CONFIG', Нет)
% killbgscripts
  
Все фоновые процессы были убиты.