Тренировки с: Тренировки дома онлайн бесплатно — комплекс домашних видео-тренировок

Содержание

5 причин заняться силовыми тренировками с отягощением

ТРЕНИРОВКА С ОТЯГОЩЕНИЕМ: СТИМУЛ ДЛЯ ЗДОРОВЬЯ!

Хотите красивую фигуру? Нужно укрепить сердце? Хотите замедлить естественное старение вашего тела? Тогда тренировка с отягощением для вас! Благодаря простым, разнообразным упражнениям, которые можно делать как дома, так и в спортзале, вы равномерно укрепляете все мышцы вашего тела.

Что еще вы хотите узнать? Перед вами – пять основных преимуществ тренировки с отягощением.

Не все виды спорта позволяют развивать мышцы вашего тела равномерно. Например, занятия бегом больше укрепляют мышцы нижней части тела.

Вам бы хотелось тренировать все мышцы, не так ли? Тогда тренировка с отягощением идеально вам подходит. Регулярное выполнение комплекса упражнений — как для мужчин, так и для женщин – способствует развитию всех групп мышц.

Многие женщины думают, что регулярные тренировки с отягощением гарантируют гору мышц. Это не так! Такие тренировки приведут мышцы в тонус и гарантируют вам стройную фигуру. Не правда ли, звучит привлекательно?

Во время занятий кровообращение становится более интенсивным, чем в состоянии покоя, и это способствует укреплению сердечной мышцы.

Даже лучше: когда кровь приливает к мышцам, это не только обеспечивает их всем необходимым (например, кислородом), но и способствует выведению токсинов.

Какие еще есть преимущества? Повторяющиеся движения, из которых состоит тренировка с отягощением, полезны для суставов, так как они активизируют лимфоток. Благодаря этому замедляется процесс образования целлюлита.

Проблемы со спиной часто связаны с мышечными болями. Если выполнять упражнения с отягощением правильно (иными словами, задействовать все мышцы тела во время тренировки), образуется мышечный корсет, поддерживающий позвоночник. Укрепление мышц спины необходимо, если вы хотите предотвратить или уменьшить хронические боли в спине.

Но это полезно не только для спины. Абдоминальные мышцы и мышцы поясницы играют важную роль не только в поддержке позвоночника, но и в укреплении мышц бедер. Про них тоже не стоит забывать!

Если мы не укрепляем мышцы, после 40 лет мышечная масса начинает разрушаться. Именно поэтому так важно выполнять нужные упражнения: они предотвращают потерю мышечной массы.

Для этих упражнений не существует возрастных ограничений, если вы подбираете их в соответствии с состоянием своего организма. Пожилым людям полезно выполнять облегченные физические упражнения, так как это поддерживает мышцы в тонусе, позволяет дольше оставаться в хорошей форме и самостоятельно себя обслуживать.

Сочетание тренировок с отягощением и полезного питания также укрепляет кости и предотвращает развитие остеопороза.

Нет ничего лучше, чем занятия спортом после тяжелого рабочего дня. Физическая активность способствует выделению эндорфина

. Это так называемый гормон счастья, который вырабатывается головным мозгом и оказывает естественное успокоительное действие, что помогает преодолевать ежедневный стресс.

Регулярные тренировки с отягощением помогают формировать хорошую фигуру, поддерживать мышцы в тонусе и вести здоровый образ жизни. В двух словах, основная задача – чувствовать себя лучше в собственном теле и быть более уверенным в себе. Это крайне важно для нашего общества, которое уделяет так много внимания внешнему виду, и для вашего хорошего самочувствия.

Ну что, мы вас убедили? Современные тренировки с отягощением уже давно не похожи на второстепенный вид спорта. Они стали одним из важнейших звеньев здорового образа жизни. Занимайтесь, где и с кем вам хочется – и тогда вы точно хорошо проведете время и будете заниматься со скоростью, удобной для вас. Ведь все мы разные! Не забывайте отдыхать, это необходимо для восстановления мышц после тренировки.

У вас уже есть опыт тренировок с отягощением? Напишите о нем в комментариях.

Групповые тренировки с отягощением (Bodypump)

Секрет 30-летней истории успеха Bodypump кроется в динамичных занятиях, сочетающих аэробику и силовые тренировки. Самым быстрым способом привести себя в хорошую физическую форму может воспользоваться любой желающий.

Уровень сложности: Для подготовленных

Пробная тренировка

27.08.2021 682 0 5 мин.Тренировки

Bodypump — это система тренировок с отягощениями, разработанная фитнес-компанией «Les Mills International». Занятия базируются на научно обоснованном принципе «The Pep Effect» — укреплении мышц за счёт частого повторения в быстром темпе упражнений с небольшими свободными весами. За одну тренировку выполняется от 800 до 1000 повторений каждого упражнения.

Такая методика позволяет:

  • увеличить силовые показатели без наращивания объёмов бицепсов и трицепсов;
  • формировать пропорциональные рельефы тела;
  • сжигать до 600 ккал за час тренировки и за счёт этого при регулярных занятиях снизить массу тела в короткие сроки.

Последовательная проработка мускулатуры рук, плеч, груди, спины, пресса, ягодиц, ног моделирует и тонизирует всё тело.
Читайте также: Тренировки на мыщцы живота и спины

Особенности тренировок Bodypump

Тренировка делится на несколько сегментов — треков, ориентированных на определённые группы мышц. Bodypump считается лучшей тренировкой с отягощениями для сжигания калорий: исследования показали, что выполнение треков требует больше энергии, чем работа с тяжёлыми весами в медленном темпе.

Все упражнения в программе выполняются с обязательным музыкальным сопровождением. Таким образом задаётся темп каждого трека, возрастающий по мере прогресса спортсмена и его перехода на более высокий уровень подготовки.

Читайте также: Тренировки на верхнюю часть тела

С чего начинать занятия Bodypump

В цикле тренировок Bodypump есть варианты, учитывающие разные уровни физической подготовки, от минимального до высокого. Новичкам в упражнениях с отягощениями рекомендуется начинать с выполнения четырёх треков, используя самые лёгкие веса или просто пустой гриф. Затем каждую последующую неделю нужно добавлять по одному треку, чтобы постепенно оттачивать технику, наращивать мышечную силу и выносливость без риска получить травмы из-за чрезмерного напряжения.

  • Для групповых тренировок фитнес-клуб предоставляет степ-платформы и штанги с отягощающими дисками.
  • Спортсменам необходима удобная одежда, не сковывающая движений, и обувь для фитнеса с противоскользящей подошвой.

Интенсивные нагрузки во время тренировки вызывают обильное потооделение, поэтому необходимо иметь личное полотенце, чтобы удалять излишки влаги с кожи, а также бутылку с водой для поддержания гидробаланса в организме и соблюдения питьевого режима.

Читайте также: Тренировки на снижение веса

Пять основных причин начать тренировки Bodypump

  • Bodypump обеспечивает хорошую кардионагрузку за счёт быстрых, динамичных движений, увеличивающих частоту сердечных сокращений.
  • Большое количество повторов тренирует мышцы так, чтобы они работали с низким сопротивлением в течение долгого времени. Это повышает мышечную выносливость.
  • Занятия по методике Bodypump улучшают кровообращение и увеличивают эластичность мышц, что снижает напряжение в позвоночнике и суставах.
  • Регулярные тренировки с отягощением способствуют улучшению метаболизма. По данным, опубликованным в журнале «Medicine & Science in Sports & Exercise», у людей, следующих системе Bodypump, сжигание жира и калорий происходит быстрее, чем у тех, кто занимается тренировками с тяжёлыми весами.
  • Исследования показывают, что тренировки с большим количеством повторов и низкой нагрузкой повышают плотность костной ткани, уменьшают риск заболевания остеопорозом, остеопенией.

Положительные изменения, касающиеся снижения веса, тонуса и рельефа мышц, заметны уже через месяц постоянных тренировок.
Читайте также: Тренировки на нижнюю часть тела

Базовые упражнения для тренировок с отягощением

Стандартный формат тренировки, которого придерживается большинство фитнес-залов, — полное 60-минутное занятие. Оно состоит из 10 треков продолжительностью 4–5 минут, каждый из которых предназначен для конкретной группы мышц. Начинают с разминки, чтобы отработать техники и движения, которые будут использоваться в основной части тренировки.

  • После этого переходят к проработке мышц ног, ягодиц, груди, спины с помощью приседаний, выполнения тяги, становой тяги, жимов и толчков от груди.
  • Затем акцент смещается на группы мышц верхней части тела — трицепсы, бицепсы, плечи. Делаются отжимания с широкой постановкой рук, подъёмы штанги, подъёмы и разведение рук с весом.
  • Работа на полу выполняется без отягощений и направлена на укрепление мышц кора. Выполняются подъёмы ног и различные варианты поворотов, планок, скручиваний.

Завершается тренировка упражнениями на растяжку, веса при этом не используются.
Читайте также: Силовые тренировки

Рекомендации для Bodypump-тренировок

Целевая аудитория Bodypump не имеет чётких границ. Заниматься этим видом фитнеса могут и мужчины, и женщины любого возраста, с избыточным или нормальным весом, как имеющие спортивные достижения, так и неопытные новички.

Ограничения могут касаться беременных. Вопрос о начале или продолжении их тренировок решается после консультаций с личным врачом и фитнес-тренером.

Читайте также: Тренировки на мышцы кора

Людям с малоподвижным образом жизни занятия с большим количеством повторов упражнений и лёгкими весами просто необходимы: они позволяют в кратчайшие сроки избавиться от последствий гиподинамии — развития ожирения, атрофии мышц, нарушений обмена веществ. Оценят высокую результативность тренировок Bodypump те, кто стремится иметь сильное, подтянутое тело с рельефной, но не перекачанной мускулатурой.

Силовые тренировки с отягощением — блог «Я-фитнес»

Тренировки с отягощением очень полезны. Результаты исследований выявили, что всю пользу и эффективность силового тренинга можно почувствовать, занимаясь им всего пару раз в неделю, установив продолжительность занятий в 15 – 20 минут.

Наибольшую пользу приносят силовые упражнения на сопротивление. Если есть желание сбросить лишний вес, сделать тело рельефнее или, напротив, увеличить мышечную массу, стоит отдать предпочтение силовому тренингу. Тренировки на сопротивление помогут сделать возрастные изменения в организме менее заметными, а фигуру идеально пропорциональной. В процессе таких занятий укрепляется здоровье, повышается настроение и бодрость духа. Какую бы цель вы перед собой не поставили — силовые тренировки обязательно помогут вам добиться её. Необходимо лишь правильно рассчитать нагрузку: оптимальное для того или иного конкретного случая количество подходов, вес, время на отдых. Конечно, это может казаться нереальным, но силовой тренинг действительно дает фантастический результат. Потрясающих успехов можно добиться, следуя четким указаниям профессионального личного тренера и выполняя упражнения своей персональной программы, которая разрабатывается, исходя из поставленных целей.

В том случае, если оплатить услуги личного тренера пока нет возможности, а выбранный тренировочный план переполнен сложной специализированной терминологией, данная статья – идеальный для вас вариант! Мы простым, доступным для понимания обычного человека языком объясним причины, по которым силовой тренинг должен стать обязательной частью занятий, независимо от возраста и половой принадлежности тренирующегося. Кроме того, статья даст подробное описание принципов, являющихся базой для тренировок на сопротивление.

Преимущества силовой тренировки

Тренировки с отягощением оздоравливают организм. В процессе силового тренинга задействуется опорно-двигательная система. Подобные занятие помогают уменьшить болевые ощущения в области спины и поясницы, эффективно борются с заболеваниями всего опорно-двигательного аппарата.

Сегодня вести здоровый образ жизни стало очень модным. Со страниц интернет-просторов, экрана телевизора активно пропагандируют основные постулаты того, что нужно делать, чтобы быть здоровым. Среди главных принципов выделяют правильное питание, здоровый сон, отказ от вредных привычек и спорт. Если с питанием, сном и привычками всё более или менее ясно, то вот вопрос о спортивных упражнениях вызывает затруднение. Какой же вид спорта самый полезный? Сколько людей – столько и мнений. Кто-то рекомендует фитнес и танцы, другие отдают предпочтение бодибилдингу и борьбе, третьи останавливают свой выбор на йоге. Несомненно, любая физическая активность – это уже большой вклад в поддержание жизненного тонуса и хорошей формы. Но идеальным станет, если ваша тренировочная программа будет сочетать в себе элементы, собранные из разнообразных видов спорта. Такие занятие помогут развивать ваше тело гармонично. В условиях современности наибольшей популярностью и востребованностью пользуются два метода тренировок:

— кардио-тренировки, которые помогают укрепить сердечно-сосудистую и дыхательную системы;

— силовой тренинг.

Исследования показали, что эффективность этих двух видов занятий приблизительно одинакова, но при этом тренировки на сопротивление воздействуют на организм гораздо глубже (разумеется, при правильном выполнении упражнений).

Здоровье

Ученые, проведя ряд наблюдений, сделали выводы о том, что силовой тренинг оказывает потрясающее положительное влияние на весь организм. Регулярные занятия помогают ускорить метаболизм, восстановить нормальный процесс обмена веществ, привести в норму артериальное давление, нормализовать баланс глюкозы и инсулина в крови, избавиться от лишних жировых отложений. Таким образом, силовые тренировки – прекрасный метод профилактики таких заболеваний как сахарный диабет, инсульты и инфаркты, рак. Занимаясь всего дважды в неделю по 15-20 минут, вы заметно продлите себе здоровую, полноценную жизнь.

Тренировки на сопротивление очень подойдут для представительниц прекрасной половины человечества. Энергично занимаясь 2-3 раза в неделю, очень скоро вы ощутите, насколько менее чувствительными стали симптомы ПМС. Силовой тренинг благотворно влияет на женский организм, снижает риск раковых заболеваний молочной железы.

Сила

Тренировки на сопротивление оказывают непревзойденное влияние на мышцы. Они становятся более сильными, рельефными, мощными. В результате ежедневная производительность и выносливость организма возрастают в несколько раз. Обычные повседневные дела, от которых вы постоянно уставали, очень скоро покажутся вам гораздо легче. Теперь перенос тяжестей, подъем по крутой лестнице не будет вызывать затруднений.

Гибкость

Если отнестись к выполнению упражнений ответственно и тщательно прорабатывать мышцы, то силовые тренировки приведут к увеличению гибкости тела. У гибких людей гораздо реже встречаются боли в спине и растяжение мышц.

Вероятность получения травмы

Если ваши мышцы сильны, а связки хорошо натренированы, то вероятность их сильной перегрузки и травмирования гораздо ниже. В процессе занятий формируются плотные и мощные мышцы в области коленей и спины, что снижает риск получить травму этих зон.

Состав тела

При качественном выполнении силовых упражнений приятным дополнением станет повышенный уровень метаболизма. Калории будут быстрее сжигаться даже тогда, когда организм находится в состоянии покоя. Следовательно, быстрее исчезнут и лишние жировые отложения. При этом весовые показатели могут не измениться, но нелицеприятный жир постепенно заменится крепкими, красивыми мышцами. Самые опытные и профессиональные тренеры советуют силовой тренинг всем, кто желает похудеть.

Осанка

Ваша осанка как в положении «стоя», так и в положении «сидя» полностью зависит от того, в каком состоянии находятся плечевые, шейные, бедренные мышцы, а также мышцы спины и пресса. Если мышцы сильны, то и сохранять красивое, прямое положение тела в любой ситуации вам будет гораздо проще. Регулярный силовой тренинг – незаменимый помощник для выработки грациозной, красивой осанки.

Душевное состояние

Если тренироваться регулярно, то положительные изменения в вашем теле станут заметны очень скоро. Вместе с улучшением состояния организма непременно улучшится и настроение. На практике проверено и доказано, что регулярная физическая активность – один из лучших методов борьбы со стрессом и депрессией. Кроме того, улучшает качество сна: процесс засыпания будет происходить гораздо быстрее, а сам сон станет более крепким и глубоким.

Основные принципы

Чтобы испытать на себе все прелести и преимущества тренировок на силу, а затем и получить необходимые знания для самостоятельной разработки тренировочных программ, необходимо иметь четкое представление о базовых принципах силового тренинга. Полученная информация будет хорошим подспорьем в выполнении и иных видов программ тренировок.

Точно в цель

Тренировочные упражнения должны быть четко направлены на проработку определенных зон. К примеру, если ваша цель – красивые и сильные руки, то стоит обратиться к упражнениям для накачивания мышечной массы рук.

Выжми максимум

Тренировки должны быть интенсивными. Методов, позволяющих увеличить интенсивность занятий, несколько. Можно изменять:

— число тренировок и время, отведенное на них;

— число подходов;

— показатели рабочего веса;

— виды упражнений.

Если чередовать эти изменения, можно заставить мышцы увеличиться и работать в полную силу.

Отдых

В том случае, когда тренировочная программа предполагает выделение определенного времени на отдых между упражнениями, делать эти паузы просто необходимо. Если цель тренировок – увеличить объем и выносливость мышечной массы, отдых между подходами должен быть от 30 до 60 секунд. Если желаете увеличить силу мышц, отдыхать необходимо 2 – 4 минуты.

Не забывайте, что после усиленной физической нагрузки мышцам нужно время, чтобы восстанавливаться и расти. Поэтому между тренировками необходимо делать паузы. Лучший вариант, когда от одного занятия до другого проходит около 48 часов.

Если вы хотите получить стройное, упругое тело и рельефные мышцы без травм и изнеможения от перетренированности, следует строго соблюдать технику безопасности. Избежать травм можно, если следовать некоторым несложным правилам.

Техника безопасности во время силовой тренировки

Необходимо убедиться в хорошей фиксации оборудования. Если в процессе тренировки вам на ногу грохнется, к примеру, блин, то положительного результата это явно не принесет, а вот раздражительности прибавит, несомненно.

Перед тренировкой необходима разминка, после неё нужно полностью остыть.

Вообразите, что вы – грациозный тигр или прекрасная пантера, и с этим ощущением выполните растяжку по окончании силового тренинга.

Надевайте легкую, натуральную одежду. Форма, изготовленная из натуральных тканей, позволяет телу «дышать», в отличие от синтетических костюмов.

Следите за дыханием: когда наступает момент самого сильного напряжения при выполнении упражнений, необходимо выдохнуть. Задержка дыхания противопоказана!

Выполняйте упражнения с правильной амплитудой. Все движения должны быть ровными, не нужно резких рывков и бросков.

Силовые тренировки – один из лучших способов создания идеальной фигуры как для мужчин, так и для женщин. Правильная техника выполнения силовых упражнений и регулярность занятий поможет вам приобрести привлекательное, рельефное тело, здоровую нервную систему и уверенность в себе!

Месси возобновил тренировки с ПСЖ перед матчем с «Манчестер Сити» :: Футбол :: РБК Спорт

Аргентинский нападающий из-за травмы колена пропустил последние две встречи клуба в чемпионате Франции. Игра Лиги чемпионов против английского клуба состоится во вторник

Читайте нас в

Новости Новости

Фото: Lars Baron/Getty Images

Аргентинский форвард Лионель Месси вернулся к тренировкам в общей группе «Пари Сен-Жермен» перед матчем группового этапа Лиги чемпионов против «Манчестер Сити». ПСЖ в своем Twitter опубликовал фото нападающего с тренировки, где аргентинец занимается наравне с партнерами.

Встреча ПСЖ и «Манчестер Сити» пройдет во вторник в Париже.

Месси получил повреждение колена 19 сентября в матче чемпионата Франции против «Лиона». Из-за него он пропустил две встречи команды — против «Меца» и «Монпелье» в чемпионате Франции.

Аргентинский форвард перешел в парижский клуб 10 августа в статусе свободного агента из «Барселоны». В трех матчах за ПСЖ он не отметился ни одним результативным действием.

Автор

Иван Витченко

Тренировки с тренером в Примосрском районе Спб

Преимущества занятий с персональным тренером

Ходишь в зал каждый день и всё равно не худеешь? Работаешь над своей спиной, а она всё равно болит? Давайте будем честны, фитнес — это не только гантели и тренажёры, это огромный мир, в котором разобраться самому очень и очень не просто! Мы, профессиональные тренеры Таурас Фитнес, обучались не один год и собирали свои знания из разных сфер — профессиональный спорт, медицина, диетология, реабилитология и многое другое. Мы готовы поделиться своим опытом и знаниями с Вами, задать направление, исправить ошибки и, конечно же, мотивировать Вас. Персональный тренер — это наставник, перед которым у Вас формируется ответственность и спорт становится для Вас привычкой, хорошей и правильной привычкой. Именно Ваш тренер научит Вас правильно двигаться, будет пристально следить за техникой, подбодрит, подстрахует и не даст сойти с намеченного пути!

Правильное понимание цели

Самое главное понимать свою цель. Что мы в конечном счёте хотим видеть?! Просто похудеть и выглядеть в одежде худой, но при этом в купальнике быть дряблой и с отвисшей кожей или всё таки подтянутое, красивое тело с сочными формами в нужных местах. Тоже самое при наборе массы тела, просто набрать и стать большим?! Либо все-таки набрать сухую мышечную массу и быть не только большим, но и рельефным.

Правильная диета

Как дойти до этой цели?! Первое и самое важное — это Ваше грамотно подобранное питание. Где присутствует все витамины и микроэлементы для хорошего самочувствия, а если мы хорошо себя чувствуем, то и тренируемся в полную силу. Самое главное понимать разницу между диетой и здоровым питанием-образом жизни, если Вы действительно хотите быть всегда в прекрасной форме и хорошо себя чувствовать, то конечно разумно изменить на дальнейшую жизнь свои привычки, а не на месяц диеты и потом набрать ещё больше, чем скинули. Также и для набора качественной мышечной массы, нужно чёткий подсчёт белков,жиров и углеводов. Если этого не соблюдать, то скорее всего набор будет либо слишком медленный, либо не мышц, а жировой прослойки. Что снизит Вашу мотивацию. Ведь мы все хотим видеть быстрее результат.

Программа тренировок + тренер мотивирует

Второе и не менее важное — это правильно подобранная программа тренировок! Самое на первый взгляд простое, это кардио. Но если углубиться в этот вопрос, то можно понять почему многие не видят результата в зеркале. У каждого человека своя пульсовая зона жиросжигания. Если не доводить пульс до этой зоны, то и жир гореть не будет, а если превысить свою зону жиросжигания, то начнут гореть мышцы. Не говоря уже о силовых тренировках. В которых очень важна техника выполнения. От этого в первую очередь зависит Ваше здоровье. Взяв например слишком большой вес не правильно, можно заработать проблемы с позвоночником, коленями. Не говоря о дальнейшем прогрессе и о том что можно делать с умеренными весами и видеть результат. А можно тягать тяжести и при этом заработать себе только проблемы со здоровьем.

Из этого всего можно сделать вывод, что консультация специалиста просто не обходима на первых этапах. Тренер сможет правильно подобрать Вам питание , тренировки и поставит технику. Чтобы Вы быстрее дошли до желаемого результата.

Ефимов Александр

Инструктор тренажерного зала, персональный тренер

подробнее

Образование

  • Военный институт физической культуры,
  • Сертификат инструктора TRX,
  • Сертификат инструктора ЛФК, 
  • Диплом по спортивному и классическому массажу.

Спортивные достижения

  • Многократный участник семинаров и фитнес-конвенций,
  • МС России по гребле,
  • КМС по гиревому спорту.

Деятельность

  • восстановление мышечной системы при проблемах опорно-двигательного аппарата,
  • функциональный тренинг,
  • набор мышечной массы и снижение веса.

Кордыш Владимир

Инструктор тренажерного зала, персональный тренер

подробнее

Образование

  • РГПУ им. Герцена, педагог по физической культуре.

Спортивные достижения

  • юношеский КМС по пауэрлифтингу 1999 г.,
  • многократный участник международных фитнес-конвенций.

Деятельность

  • специалист по составлению программ по коррекции веса и набора мышечной массы,
  • консультации по спортивному питанию,
  • постановка правильной техники выполнения упражнений и развитие координации,
  • разработка программ питания, как для набора мышечной массы так и для снижения веса.

Гапонова Евгения

Инструктор тренажерного зала, персональный тренер

подробнее

Образование

  • Колледж фитнеса и бодибилдинга им. Бена Вейдера 2019 год

Спортивные достижения

  • Призёр международных соревнований в беге на средние дистанции (Швеция, Финляндия)

  • Многократный чемпион в составе команды института им Лесгафта в звездных эстафетах приуроченных годовщине победы в ВОВ и открытию летнего спортивного сезона

  • Многократный призёр чемпионатов города Санкт-Петербурга по бегу на средние дистанции

Деятельность

  • Персональный тренер 

  • Составление программ питания, и программ тренировок 

  • Проведение персональных тренировок

Крымская Евгения

Координатор групповых направлений, персональный тренер, инструктор групповых программ

подробнее

Образование

  • Набережночелнинский медицинский колледж,
  • НЧ Филиал Волгоградского государственного института физической культуры.
  • Неоднократно участвовала в конвенциях — «Планета Фитнес», «World Class», «Olimpic», «Mioff».

Спортивные достижения

  • КМС по плаванию.

Деятельность

инструктор групповых программ по направлениям:
  • силовые классы,
  • классы смешанного формата,
  • функциональный тренинг,
  • TRX,
  • флекс,
  • пилатес,
  • миофасциальное релаксирование
Проведение персональных тренировок направленных на:
  • изменение состава тела (снижение жировых отложений, набор мышечной массы),
  • коррекция пропорций тела,
  • повышение выносливости организма,
  • улучшение гибкости тела,
  • поддержание хорошей физической формы,
  • восстановление в послеродовый  период,
  • работа с особыми группами клиентов (варикозное расширение вен, проблемы с позвоночником),
  • работа в тренажёрном зале в мини-группах (секция Strong body).

Иванов Дмитрий

Инструктор тренажерного зала, персональный тренер

подробнее

Спортивные достижения

  • МС по бодибилдингу,
  • МС по плаванию,
  • Чемпион России по бодибилдингу 2014 г.,
  • финалист международного турнира «Кубок Сальникова»,
  • Чемпион Оренбургской области по плаванию,
  • многократный призёр чемпионатов Санкт-Петербурга и Северо-Запада по бодибилдингу.

Деятельность

  • функциональный тренинг,
  • составление программ здорового и спортивного питания,
  • составление индивидуальных программ тренировок,
  • коррекция фигуры (как набор мышечной массы, так и снижение веса).

Тренер соревнующихся атлетов по бодибилдингу, среди учеников многократные чемпионы и призеры Санкт-Петербурга и России по бодибилдингу и фитнесу.

Насколько эффективны тренировки с собственным весом?. Nike RU

Допустим, что человек весом 70 кг выполнил три подхода прыжков из приседа по 10 повторов — упражнение с двойной нагрузкой, которое укрепляет мышцы и сжигает калории. Может показаться, что он поднял 70 килограмм. Хотя, на самом деле, он поднял 2000 кг.

«При прыжке и приземлении мышцы подвергаются очень высокой нагрузке», — говорит Кристофер Минсон, доктор наук, профессор в области физиологии человека и соруководитель лаборатории экологической физиологии в Университете Орегона. Это нагрузка настолько высока, что интенсивных упражнений с собственным весом достаточно, «чтобы твои мышцы адаптировались к более тяжелым весам при занятиях в тренажерном зале», — говорит Кристофер.

Плиометрические нагрузки, или прыжки в быстром темпе, — не единственные высокоэффективные упражнения с собственным весом. В статье журнала Американского колледжа спортивной медицины говорится, что высокоинтенсивные тренировки без какого-либо снаряжения способствуют жиросжиганию и улучшают показатель максимального потребления кислорода VO2 Max (показатель аэробных способностей), а также мышечную выносливость наравне с тренировками с отягощением или еще эффективнее. Исследование, опубликованное в журнале The Journal of Strength and Conditioning Research показало, что отжимания могут быть такими же эффективными для укрепления и развития мышц верхней части тела, как и жим лежа. Исследование польских ученых продемонстрировало, что женщинам, которые на протяжении 10 недель тренировались исключительно с собственным весом, удалось развить мышечную силу и выносливость, а также повысить гибкость (по словам автора исследования, результаты должны быть аналогичными и для мужчин).

«Кроме того, поскольку обычно без снаряжения тренироваться легче, — говорит Кристофер, — то каждый повтор ты делаешь более качественно. А из-за того, что тебе не нужно поднимать вес, твой диапазон движений и проприоцепция (ощущение расположения конечностей в пространстве) улучшаются, позволяя двигаться быстро и без долгих раздумий. Это полезно во время занятий в зале, на поле или даже ходьбы по лестнице.

Проще говоря: среднестатистическому взрослому человеку достаточно собственного веса для нагрузки мышц без использования дополнительного отягощения. «Также существует много способов усложнить упражнения с собственным весом для постепенного повышения нагрузки на мышцы», — утверждает Кристофер. На самом деле, это ключевое условие для укрепления мышц и развития физической формы, с отягощением или без. Как это сделать, ты узнаешь дальше.

Международный марафон Тренировки с космонавтом Сергеем Рязанским

Сергей Рязанский

Идейный вдохновитель

Александр Чуранов

Директор ООО «Комбат-туры», директор марафона

Юлия Сологубова

PR-директор ООО «Комбат-туры», руководитель проекта

Павел Исаев

Арт-директор ООО «Комбат-туры», арт-директор проекта

Дарья Нитцан

Руководитель пресс-центра

Ксения Трунова

Координатор проекта от Госкорпорации «Роскосмос»

Василий Чуранов

Координатор по стратегическим партнёрам

Мария Тарасова

Ассистент Сергея Рязанского

Марина Буланова

Руководитель Космического лагеря Сергея Рязанского

Евгения Новикова

Специалист по SMM

Анастасия Зайцева

PR-менеджер проекта

Екатерина Алтухова

Руководитель проекта Vgosti.Biz, координация кураторов марафона

Русалина Теплова

Специалист по работе с партнерами

Дарья Мачко

Куратор детского направления

Татьяна Кулакова

Куратор административно-технического отдела марафона

Ольга Митюрич

Фотограф Комбат-туров и куратор фитнес-тренеров

Мария Колосова

Фотограф и соведущая Комбат-туров, куратор фитнес-тренеров

Сергей Дикарев

Куратор фитнес-тренеров

Татьяна Русина

Куратор фитнес-тренеров

Анна Щерблюк

Куратор фитнес-тренеров

Елена Шпинева

Менеджер сувенирной продукции проекта, дизайнер

Евгений Витол

Видеооператор и монтажер проекта

Юлия Бушуева

Руководитель проекта Batyrev.Camp

Лариса Володина

Специалист по правовым вопросам

Анна Петракова

Специалист по документообороту

Дария Бикбаева

Дизайнер эмоций проекта, работа с амбассадорами

Дмитрий Кузеняткин

Онлайн-ведущий марафона

Антон Дутляков

Автор образовательных программ для детей и молодежи

Александр Исмаилов

Руководитель интернет магазина BatyrevShop

Константин Перминов

Спортивный журналист, ведущий эфиров

Илона Яблонская

Международный координатор проекта

Узнайте о дрессировке собак Mark & ​​Reward с помощью кликеров

Собаки повторяют поведение, которое дает им то, чего они хотят. Вот почему дрессировка собак с положительным подкреплением направлена ​​на поощрение вашей собаки за поведение, которое вы хотите видеть. Например, если вы дадите собаке лакомство за лапу, она с большей вероятностью будет лаять вам в будущем.

Но при чем здесь кликеры и маркеры? Возможно, вы слышали об обучении с помощью кликера, также называемом обучением отметкам и наградам.Это ненужный трюк? Наоборот. Кликер (или маркер) — это инструмент, который может сделать тренировку с положительным подкреплением более эффективной. После того, как кликер неоднократно ассоциировался с угощением или наградой, он становится условным подкреплением. Узнайте, как дрессировка с помощью кликера может помочь вам лучше и эффективнее общаться с собакой во время тренировок.

Что такое обучение кликеру?

Тренировка с использованием кликера — это то же самое, что и тренировка с позитивным подкреплением, но с дополнительным преимуществом кликера.Щелчок — это просто небольшой механический шумоглушитель. Эти методы основаны на науке об обучении животных, которая гласит, что вознаграждаемое поведение с большей вероятностью будет повторяться в будущем. Поэтому вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, что ваша собака делает неправильно, и воспринимать хорошее поведение как должное, дрессировка с помощью кликера меняет сценарий и концентрируется на том, что ваша собака делает правильно. Говоря собаке, что делать, а не чего не делать, вы можете невероятным образом повлиять на ее поведение.

Ценность кликера в том, что он сообщает вашей собаке, за какое поведение вы ее поощряете. Нажав в нужное время, вы можете «отметить» момент, когда ваша собака сделала то, что вы хотели. Таким образом, вместо того, чтобы угадывать, что вам понравилось, щелчок сообщает вашей собаке, что именно она сделала правильно. Например, если вы дрессируете собаку сидеть, вы щелкаете в тот момент, когда ее задница касается земли.

Что означает щелчок?

Щелчок — это просто способ отметить момент.В этом специфическом шуме нет ничего волшебного, за исключением того, что вы, вероятно, никогда не будете его окружать вне дрессировки. Следовательно, вы можете использовать что-нибудь в качестве маркера, если оно отличается от других способов общения с собакой. Например, вы можете щелкнуть пальцами, дать свисток или щелкнуть языком. Многие люди используют такие маркерные слова, как «Да» или «Хорошо». Для слабослышащей собаки вы можете легонько постучать по плечу.

Конечно, щелчок или другой маркер не имеет смысла до тех пор, пока он не будет соединен с наградой.Щелчок просто указывает на то, что награда уже в пути. Хотя съедобные угощения — лучший стимул для большинства собак, награда — это все, что ваша собака ценит. Так что, если ваш щенок предпочел бы работать на перетягивание каната, чем кусок курицы, сыграйте вместо этого. Важная часть — это время и последовательность. Щелчок должен означать правильный момент, и каждый щелчок должен сопровождаться вознаграждением.

Чем помогает обучение Clicker?

В дрессировке с положительным подкреплением собака награждается за желаемое поведение.Без использования кликера или другого маркера дрессировщику будет очевидно, что вознаграждается, но очевидно ли это собаке? Например, приучая собаку лежать, как вы даете понять, что награждаете ее животом на земле? Вы должны удостовериться, что награда дается, пока собака лежит, а не встает, чтобы ее получить. В противном случае собака может подумать, что награда — это то, что вы встали или подошли к вам. Это легко сделать с угощениями, но невозможно, если награда будет доставкой или буксиром.

А как насчет собак, которые выскакивают из-под пуха, как только касаются пола? Вы не сможете получить им награду достаточно быстро. Или как насчет более сложных форм поведения, подобных тем, которые выполняются на расстоянии? Как получить награду для собаки за то, что она прыгнула через обруч именно в тот момент, когда она прошла через обруч? Вот тут-то и проявляется сила щелчка или другого маркера. Щелчок отмечает момент, когда вы собираетесь наградить, а затем ликвидирует разрыв во времени до тех пор, пока награда не будет получена. Ваша собака точно знает, какое действие было правильным.

Но разве нельзя так же просто использовать похвалу? Вы могли бы, но это не так ясно. Вы все время общаетесь со своей собакой, используя похвалу. На самом деле, это прекрасная часть вознаграждения вашей собаки. Кроме того, в похвале нет ничего специфического для тренировочной ситуации, и вы бы не хотели, чтобы это было так. Стремление к своей собаке — это часть радости владения собакой. Использование кликера или другого маркера для тренировок предотвращает путаницу в отношении предстоящей награды.

Помимо ясности, собаки, дрессированные кликером, любят учиться.Они хотят тренироваться и много работать, чтобы заработать клик. С точки зрения вашей собаки, дрессировка и поощрение превращают обучение новому поведению в игру. Это также снимает нагрузку с тренера. Если вы ищете кликабельные моменты, вам нужно сосредоточиться на правильном выборе собаки, а не на ошибках. Как и любая форма тренировки с положительным подкреплением, тренировка с помощью кликера улучшает ваше общение, укрепляет вашу связь с собакой и делает обучение увлекательным.

Как вы используете обучение кликеру?

Чтобы использовать кликер или другой маркер, сначала нужно научить собаку, что означает маркер.Иногда это называется «загрузка кликера», когда вы связываете выбранный вами маркер с наградой. Так что жмите, то сразу лечите. Примерно после 10–20 повторений ваша собака поймет, что маркер предсказывает предстоящую награду. Теперь вы готовы применить кликер на практике.

Вы можете использовать свой маркер в обучении «приманка и вознаграждение», когда вы используете вознаграждение, чтобы соблазнить собаку к желаемому поведению. Но это также полезно для формирования поведения. Формирование включает в себя формирование сложного поведения с помощью маленьких шагов.Кликер также является отличным способом запечатлеть хорошее поведение. Так что, если вы видите, что ваша собака спокойно лежит на циновке, а не просит у стола, щелкните, а затем вознаградите за такое поведение. Или, если ваша собака ставит все четыре лапы на пол, когда звонит дверной звонок, щелкните в этот момент, прежде чем ваша собака сможет прыгнуть на гостей. И последнее, но не менее важное: тренировки с кликером — отличный способ научить трюкам.

В конце концов, когда ваша собака научится новому поведению, маркер вам больше не понадобится. В конце концов, это просто обучающий инструмент.Но всякий раз, когда вы хотите приманить, придать форму или запечатлеть какое-то поведение, кликер или другой маркер помогут вам четко общаться с собакой, так что желаемое поведение — это поведение, которое вы получите.

Долгосрочная тренировка с протоколом походки на основе интерфейса мозг-машина способствует частичному неврологическому восстановлению у пациентов с параличом нижних конечностей

  • Алексеева Н. и соавт. Сравнение методов тренировки для улучшения ходьбы у лиц с хронической травмой спинного мозга: рандомизированное клиническое испытание.J. Spinal Cord Med. 34, 362–379, DOI: 10.1179 / 2045772311Y.0000000018 (2011).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • Филд-Фоут, Э. К. и Роуч, К. Э. Влияние подхода к двигательной тренировке на скорость и расстояние ходьбы у людей с хроническим повреждением спинного мозга: рандомизированное клиническое испытание. Phys. Ther. 91, 48–60, DOI: 10.2522 / ptj.200

    (2011).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • Хартиган, К.и другие. Результаты мобильности после пяти тренировок с приводимым в действие экзоскелетом. Верхний спинной мозг Inj Rehabil 21, 93–99, DOI: 10.1310 / sci2102-93 (2015).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • Zeilig, G. et al. Безопасность и переносимость экзоскелетного костюма ReWalk для передвижения людей с полной травмой спинного мозга: пилотное исследование. J. Spinal Cord Med. 35, 96–101, DOI: 10.1179 / 2045772312Y.0000000003 (2012).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • King, C.E. et al. Функциональная система электростимуляции, управляемая интерфейсом мозг-компьютер, для ходьбы по земле у участника с травмой спинного мозга. In Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc.2015 / 01/09 edn 1238–1242. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, Чикаго, Иллинойс, 26–30 августа 2014 г.

  • King, C.E. et al. Возможность создания функциональной системы электростимуляции интерфейса мозг-компьютер для восстановления ходьбы по земле после параплегии.J Neuroeng Rehabil 12, 80, DOI: 10.1186 / s12984-015-0068-7 (2015).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • Луи, Д. Р., Энг, Дж. Дж. И Лам, Т. Скорость походки с использованием роботизированных экзоскелетов после травмы спинного мозга: систематический обзор и корреляционное исследование. J Neuroeng Rehabil 12, 82, DOI: 10.1186 / s12984-015-0074-9 (2015).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • Mehrholz, J., Куглер, Дж. И Поль, М. Тренировка опорно-двигательного аппарата для ходьбы после травмы спинного мозга. Кокрановская база данных Syst Rev, CD006676, DOI: 10.1002 / 14651858.CD006676.pub2 (2008).

  • Чапин, Дж. К., Моксон, К. А., Марковиц, Р. С. и Николелис, М. А. Управление роботом-манипулятором в реальном времени с использованием одновременно записанных нейронов в моторной коре. Nat. Neurosci. 2, 664–670, DOI: 10.1038 / 10223 (1999).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Кармена, Дж.M. et al. Научитесь управлять интерфейсом мозг-машина для достижения и хватания приматов. PLoS биология 1, E42, DOI: 10.1371 / journal.pbio.0000042 (2003).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • Wessberg, J. et al. Прогнозирование траектории руки в реальном времени ансамблями корковых нейронов приматов. Nature 408, 361–365, DOI: 10.1038 / 35042582 (2000).

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья PubMed Google ученый

  • Коллингер, Дж.L. et al. Высокопроизводительный нейропротезный контроль у человека с тетраплегией. Ланцет 381, 557–564, DOI: 10.1016 / S0140-6736 (12) 61816-9 (2013).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • Хохберг, Л. Р. и др. Контроль нейронного ансамбля протезных устройств у человека с тетраплегией. Nature 442, 164–171, DOI: 10.1038 / nature04970 (2006).

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья PubMed Google ученый

  • Патил, П.Г., Кармена, Дж. М., Николелис, М. А. и Тернер, Д. А. Ансамблевые записи подкорковых нейронов человека как источник сигналов управления двигателем для интерфейса мозг-машина. Нейрохирургия 55, 27–35 обсуждение 35–28 (2004).

    Артикул Google ученый

  • Nicolelis, M. A. Интерфейсы мозг-машина для восстановления двигательной функции и исследования нейронных цепей. Nat Rev Neurosci 4, 417–422, DOI: 10.1038 / nrn1105 (2003).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • McKay, W.Б., Лим, Х. К., Прибе, М. М., Стокич, Д. С. и Шервуд, А. М. Клиническая нейрофизиологическая оценка остаточного моторного контроля при параличе после травмы спинного мозга. Neurorehabil Neural Repair 18, 144–153, DOI: 10.1177 / 088843

  • 67674 (2004).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Шервуд, А. М., Димитриевич, М. Р. и Маккей, В. Б. Доказательства субклинического влияния на мозг при клинически полной травме спинного мозга: неполная травма спинного мозга.J. Neurol. Sci. 110, 90–98 (1992).

    CAS Статья Google ученый

  • Какулас, Б. А., Лоример, Р. Л. и Губбай, А. Д. В мониторинге спинного мозга. Основные принципы, регенерация, патофизиология и клинические аспекты (ред. Сталберг, Э., Шарма, Х. Р. и Олссон, Ю.), гл. 395–407, (Springer, Вена, 1998).

  • Hidler, J. et al. ZeroG: наземная система тренировки ходьбы и равновесия. J. Rehabil. Res.Dev. 2011. Т. 48. С. 287–298.

    Артикул Google ученый

  • Benito-Penalva, J. et al. Тренировка походки при травме спинного мозга человека с использованием электромеханических систем: влияние типа устройства и характеристик пациента. Arch. Phys. Med. Rehabil. 93, 404–412, DOI: 10.1016 / j.apmr.2011.08.028 (2012).

    Артикул PubMed Google ученый

  • Eng, J. J. et al. Использование длительного стояния лицам с травмами спинного мозга.Phys. Ther. 81, 1392–1399 (2001).

    CAS Статья Google ученый

  • Hoekstra, F. et al. Влияние роботизированной тренировки походки на кардиореспираторную систему при неполной травме спинного мозга. J. Rehabil. Res. Dev. 50, 1411–1422, DOI: 10.1682 / JRRD.2012.10.0186 (2013).

    Артикул PubMed Google ученый

  • Дитунно, Дж. Ф. младший, Янг, В., Донован, В.H. & Creasey, G. Буклет международных стандартов по неврологической и функциональной классификации повреждений спинного мозга. Американская ассоциация травм позвоночника. Параплегия 32, 70–80, DOI: 10.1038 / sc.1994.13 (1994).

    Артикул PubMed Google ученый

  • Белл-Кротоски Дж. «Карманные нити» и спецификации для моноволокон Семмеса-Вайнштейна. J. Hand Ther. 3, 26–31 (1990).

    Артикул Google ученый

  • Боллигер, М., Banz, R., Dietz, V. & Lunenburger, L. Стандартизированные произвольные измерения силы в реабилитационном роботе нижних конечностей. J Neuroeng Rehabil 5, 23, DOI: 10.1186 / 1743-0003-5-23 (2008).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • Люненбургер, Л., Коломбо, Г., Ринер, Р. и Волкер, Д. Клинические оценки, выполненные во время роботизированной реабилитации с помощью робота для тренировки походки Локомат на 9-й Международной конференции IEEE по реабилитационной робототехнике.345–348. Чикаго, Иллинойс, 28 июня — 1 июля 2005 г.

  • Pastre, C. B. et al. Валидация бразильской версии шкалы торакально-поясничного контроля для травм спинного мозга на португальском языке. Спинной мозг 49, 1198–1202, DOI: 10.1038 / sc.2011.86 (2011).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Morganti, B., Scivoletto, G., Ditunno, P., Ditunno, J. F. & Molinari, M. Индекс ходьбы при травме спинного мозга (WISCI): проверка критерия.Спинной мозг 43, 27–33, DOI: 10.1038 / sj.sc.3101658 (2005).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Catz, A. et al. Многоцентровое международное исследование по измерению независимости спинного мозга, версия III: психометрическая проверка Раша. Спинной мозг 45, 275–291, DOI: 10.1038 / sj.sc.3101960 (2007).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Мельзак Р.Опросник Макгилла о боли: от описания к измерению. Анестезиология 103, 199–202 (2005).

    Артикул Google ученый

  • Карлссон, А. М. Оценка хронической боли. I. Аспекты надежности и достоверности визуальной аналоговой шкалы. Боль 16, 87–101 (1983).

    CAS Статья Google ученый

  • Веверс, М. Э. и Лоу, Н. К. Критический обзор визуальных аналоговых шкал в измерении клинических явлений.Res. Nurs. Здоровье 13, 227–236 (1990).

    CAS Статья Google ученый

  • Патерностро-Слуга Т. и др. Надежность и валидность шкалы Совета по медицинским исследованиям (MRC) и модифицированной шкалы для тестирования мышечной силы у пациентов с лучевым параличом. J Rehabil Med 40, 665–671, DOI: 10.2340 / 16501977-0235 (2008).

    Артикул PubMed Google ученый

  • Боханнон, Р.В. и Смит, М. Б. Межэкспертная надежность модифицированной шкалы мышечной спастичности Ашворта. Phys. Ther. 67, 206–207 (1987).

    CAS Статья Google ученый

  • Riener, R., Brunschweiler, A., Lünenburger, L. и Colombo, G. На 9-й ежегодной конференции Международного общества FES. п. 287–289.

  • Jang, Y., Hsieh, C.L., Wang, Y.H. & Wu, Y.H. Исследование достоверности оценки WHOQOL-BREF у лиц с травматическим повреждением спинного мозга.Arch. Phys. Med. Rehabil. 85, 1890–1895 (2004).

    Артикул Google ученый

  • Розенберг М. Общество и самооценка подростков. (Издательство Принстонского университета, 1965).

  • Бек, А. Т., Уорд, К. Х., Мендельсон, М., Мок, Дж. И Эрбо, Дж. Инвентарь для измерения депрессии. Arch. Gen. Psychiatry 4, 561–571 (1961).

    CAS Статья Google ученый

  • Кардосо, Дж.F. Контрасты высокого порядка для независимого компонентного анализа. Neural Comput. 11. С. 157–192 (1999).

    CAS Статья Google ученый

  • Демирель, Г., Юлмаз, Х., Генкосманоглу, Б. и Кесиктас, Н. Боль после травмы спинного мозга. Спинной мозг 36, 25–28 (1998).

    CAS Статья Google ученый

  • Pfurtscheller, G., Brunner, C., Schlogl, A. & Lopes da Silva, F.H. Му-ритм (де) синхронизация и однократная классификация ЭЭГ различных задач воображения движения. Neuroimage 31, 153–159, DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2005.12.003 (2006).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Pfurtscheller, G., Neuper, C., Andrew, C. & Edlinger, G. Мю-ритмы области стопы и кисти. Int. J. Psychophysiol. 26, 121–135 (1997).

    CAS Статья Google ученый

  • Джаспер, Х.И Пенфилд, В. Электрокортикограммы у человека: влияние произвольных движений на электрическую активность прецентральной извилины. Arch. Психиатр. Nervenkr. 183, 163–174 (1949).

    Артикул Google ученый

  • Pfurtscheller, G. & Lopes da Silva, F.H. Синхронизация и десинхронизация ЭЭГ / МЭГ, связанные с событиями: основные принципы. Clin. Neurophysiol. 110, 1842–1857 (1999).

    CAS Статья Google ученый

  • Пфурчеллер, Г., Neuper, C., Flotzinger, D. & Pregenzer, M. Основанное на ЭЭГ различение воображения движения правой и левой руки. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 103, 642–651 (1997).

    CAS Статья Google ученый

  • Neuper, C. & Pfurtscheller, G. Событийная динамика корковых ритмов: частотно-специфические особенности и функциональные корреляты. Int. J. Psychophysiol. 43, 41–58 (2001).

    CAS Статья Google ученый

  • Афлало, Т.и другие. Нейрофизиология. Расшифровка образов движения из задней теменной коры у человека с тетраплегией. Science 348, 906–910, DOI: 10.1126 / science.aaa5417 (2015).

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • Хохберг, Л. Р. и др. Дотягивайтесь до людей с тетраплегией с помощью нейронно-управляемой роботизированной руки. Nature 485, 372–375, DOI: 10.1038 / nature11076 (2012).

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • Бах-и-Рита, П., Коллинз, К. К., Сондерс, Ф. А., Уайт, Б. и Скэдден, Л. Замена зрения проекцией тактильного изображения. Nature 221, 963–964 (1969).

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

  • Shokur, S., Gallo, S., Moioli, RC, Donati, ARC, Morya, E., Bleuler, H., Nicolelis, MA Ассимиляция виртуальных ног и восприятие текстуры пола пациентами с полным параличом нижних конечностей, получающих искусственные тактильная обратная связь. Sci.Представитель в печати. (2016).

  • Calford, M. B. & Tweedale, R. Острые изменения кожных рецептивных полей в первичной соматосенсорной коре после денервации пальцев у взрослых летучих лисиц. J. Neurophysiol. 65, 178–187 (1991).

    CAS Статья Google ученый

  • Николелис, М. А., Лин, Р. С., Вудворд, Д. Дж. И Чапин, Дж. К. Индукция немедленных пространственно-временных изменений в таламических сетях периферическим блоком восходящей кожной информации.Nature 361, 533–536, DOI: 10.1038 / 361533a0 (1993).

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья PubMed Google ученый

  • McDonald, J. W. et al. Позднее выздоровление после травмы спинного мозга. Клинический случай и обзор литературы. J. Neurosurg. 97, 252–265 (2002).

    PubMed Google ученый

  • Белчи, М., Кэтли, М., Хусейн, М., Франкель, Х. Л. и Дэйви, Н.J. Магнитная стимуляция головного мозга может улучшить клинический результат у пациентов с неполным повреждением спинного мозга. Спинной мозг 42, 417–419, DOI: 10.1038 / sj.sc.3101613 (2004).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Benito, J. et al. Улучшение моторики и походки у пациентов с неполным повреждением спинного мозга, вызванным повторяющейся высокочастотной транскраниальной магнитной стимуляцией. Верхний спинной мозг Inj Rehabil 18, 106–112, DOI: 10.1310 / sci1802-106 (2012).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Kuppuswamy, A. et al. Действие повторяющейся транскраниальной магнитной стимуляции частотой 5 Гц на сенсорную, двигательную и вегетативную функции при повреждении спинного мозга человека. Clin. Neurophysiol. 122, 2452–2461, DOI: 10.1016 / j.clinph.2011.04.022 (2011).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Тазое, Т.И Перес, М. А. Влияние повторяющейся транскраниальной магнитной стимуляции на восстановление функции после травмы спинного мозга. Arch. Phys. Med. Rehabil. 96, S145–155, DOI: 10.1016 / j.apmr.2014.07.418 (2015).

    Артикул PubMed Google ученый

  • Анджели, К. А., Эджертон, В. Р., Герасименко, Ю. П. и Харкема, С. Дж. Изменение возбудимости спинного мозга позволяет произвольным движениям у людей после хронического полного паралича.Мозг 137, 1394–1409, DOI: 10.1093 / brain / awu038 (2014).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • Fawcett, J. W. et al. Руководство по проведению клинических испытаний травмы спинного мозга, разработанное группой ICCP: спонтанное восстановление после травмы спинного мозга и статистическая мощность, необходимая для терапевтических клинических испытаний. Спинной мозг 45, 190–205, DOI: 10.1038 / sj.sc.3102007 (2007).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Бракен, М.B. et al. Применение метилпреднизолона или тирилазада мезилата после острого повреждения спинного мозга: наблюдение через 1 год. Результаты третьего рандомизированного контролируемого исследования по поводу острой травмы спинного мозга в национальном масштабе. J. Neurosurg. 89, 699–706, DOI: 10.3171 / jns.1998.89.5.0699 (1998).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Geisler, F.H., Coleman, W.P., Grieco, G. & Poonian, D. Многоцентровое исследование острого повреждения спинного мозга Sygen.Позвоночник (Phila Pa 1976) 26, S87–98 (2001).

    CAS Статья Google ученый

  • Tadie, M. et al. Ранняя помощь и лечение нейропротекторным препаратом, гациклидином, у пациентов с острым повреждением спинного мозга. Rachis 15, 363–376 (2003).

    Google ученый

  • Киршблум, С., Миллис, С., Мак-Кинли, В. и Тульски, Д. Позднее неврологическое восстановление после травмы спинного мозга.Arch. Phys. Med. Rehabil. 85, 1811–1817 (2004).

    Артикул Google ученый

  • Олесон, К. В., Бернс, А. С., Дитунно, Дж. Ф., Гейслер, Ф. Х. и Колман, В. П. Прогностическое значение сохранения укола иглой при двигательном полном, сенсорном неполном повреждении спинного мозга. Arch. Phys. Med. Rehabil. 86, 988–992, DOI: 10.1016 / j.apmr.2004.09.031 (2005).

    Артикул PubMed Google ученый

  • Wolpaw, J.Р., МакФарланд, Д. Дж., Нит, Г. В. и Форнерис, К. А. Интерфейс мозг-компьютер на основе ЭЭГ для управления курсором. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 78, 252–259 (1991).

    CAS Статья Google ученый

  • Иффт, П. Дж., Шокур, С., Ли, З., Лебедев, М. А. и Николелис, М. А. Интерфейс мозг-машина обеспечивает бимануальные движения рук у обезьян. Наука, трансляционная медицина 5, 210ra154, DOI: 10.1126 / scitranslmed.3006159 (2013).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • O’Doherty, J. E. et al. Активное тактильное исследование с использованием интерфейса мозг-машина-мозг. Nature 479, 228–231, DOI: 10.1038 / nature10489 (2011).

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • Грилнер, С., Валлен, П., Сайто, К., Козлов, А.И Робертсон, Б. Нейронные основы целенаправленного передвижения позвоночных — обзор. Brain Res Rev. 57, 2–12, DOI: 10.1016 / j.brainresrev.2007.06.027 (2008).

    Артикул PubMed Google ученый

  • Россиньол С. и Фригон А. Восстановление двигательной активности после травмы спинного мозга: некоторые факты и механизмы. Анну. Rev. Neurosci. 34, 413–440, DOI: 10.1146 / annurev-neuro-061010-113746 (2011).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Дитц, В.Генераторы паттернов спинного мозга для передвижения. Clin. Neurophysiol. 114, 1379–1389 (2003).

    CAS Статья Google ученый

  • Scivoletto, G. et al. Пластичность спинных центров у пациентов с травмой спинного мозга: новые концепции оценки и тренировки походки. Neurorehabil Neural Repair 21, 358–365, DOI: 10.1177 / 1545968306295561 (2007).

    Артикул PubMed Google ученый

  • Маравита, А., Спенс, С. и Драйвер, Дж. Мультисенсорная интеграция и схема тела: под рукой и в пределах досягаемости. Curr. Биол. 13, R531–539 (2003).

    CAS Статья Google ученый

  • Шимодзё, С. и Шамс, Л. Сенсорные модальности не являются отдельными модальностями: пластичность и взаимодействия. Curr. Opin. Neurobiol. 11. С. 505–509 (2001).

    CAS Статья Google ученый

  • Эрнст, М.О. и Бултхофф, Х. Х. Слияние чувств в устойчивое восприятие. Тенденции Cog. Sci. 8, 162–169, DOI: 10.1016 / j.tics.2004.02.002 (2004).

    Артикул Google ученый

  • Фиорио, М. и Хаггард, П. Наблюдение за телом подготавливает мозг к прикосновению: влияние ТМС на соматосенсорную кору. Евро. J. Neurosci. 22, 773–777, DOI: 10.1111 / j.1460-9568.2005.04267.x (2005).

    Артикул PubMed Google ученый

  • Тейлор-Кларк, М., Kennett, S. & Haggard, P. Зрение модулирует соматосенсорную обработку коры головного мозга. Curr. Биол. 12. С. 233–236 (2002).

    CAS Статья Google ученый

  • Самосвал, С. П. и др. Зрение влияет на тактильное восприятие без проприоцептивной ориентации. Нейроотчет 9, 1741–1744 (1998).

    CAS Статья Google ученый

  • Кеннет, С., Тейлор-Кларк, М.И Хаггард, П. Неинформативное зрение улучшает пространственное разрешение осязания у людей. Curr. Биол. 11. С. 1188–1191 (2001).

    CAS Статья Google ученый

  • Тейлор-Кларк, М., Кеннет, С. и Хаггард, П. Устойчивость зрительно-тактильного улучшения у людей. Neurosci. Lett. 354, 22–25 (2004).

    CAS Статья Google ученый

  • Мозли, Г.Л., Парсонс, Т. Дж. И Спенс, С. Визуальное искажение конечности модулирует боль и отек, вызванные движением. Curr. Биол. 18, R1047–1048, DOI: 10.1016 / j.cub.2008.09.031 (2008).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Джексон, А. и Циммерманн, Дж. Б. Нейронные интерфейсы для головного и спинного мозга — восстановление двигательной функции. Nat Rev Neurol 8, 690–699, DOI: 10.1038 / nrneurol.2012.219 (2012).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • Шокур, С.и другие. Расширение схемы тела приматов в сенсомоторной коре виртуальным прикосновением аватара. Proc. Natl. Акад. Sci. СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ. 110, 15121–15126, DOI: 10.1073 / pnas.1308459110 (2013).

    ADS Статья PubMed Google ученый

  • Распределенное обучение с TensorFlow | TensorFlow Core

    Обзор

    tf.distribute.Strategy — это TensorFlow API для распределения обучения между несколькими графическими процессорами, несколькими компьютерами или TPU.Используя этот API, вы можете распространять существующие модели и обучающий код с минимальными изменениями кода.

    tf.distribute.Strategy была разработана с учетом этих ключевых целей:

    • Простота использования и поддержка нескольких сегментов пользователей, включая исследователей, инженеров машинного обучения и т. Д.
    • Обеспечивает хорошую производительность прямо из коробки.
    • Простое переключение между стратегиями.

    Вы можете распределить обучение с помощью tf.distribute.Стратегия с высокоуровневым API, таким как Keras Model.fit , а также настраиваемыми циклами обучения (и, в общем, любыми вычислениями с использованием TensorFlow).

    В TensorFlow 2.x вы можете быстро выполнять свои программы или в виде графика, используя функцию tf. . tf.distribute.Strategy намеревается поддерживать оба этих режима выполнения, но лучше всего работает с tf.function . Активный режим рекомендуется только для целей отладки и не поддерживается для tf.distribute.ТПУСтратегия . Хотя в этом руководстве основное внимание уделяется обучению, этот API также можно использовать для распределения оценок и прогнозов на различных платформах.

    Вы можете использовать tf.distribute.Strategy с очень небольшими изменениями в вашем коде, потому что базовые компоненты TensorFlow были изменены, чтобы они учитывали стратегию. Сюда входят переменные, слои, модели, оптимизаторы, метрики, сводки и контрольные точки.

    В этом руководстве вы узнаете о различных типах стратегий и о том, как их можно использовать в различных ситуациях.Чтобы узнать, как отлаживать проблемы с производительностью, ознакомьтесь с руководством по оптимизации производительности графического процессора TensorFlow.

    Примечание: Для более глубокого понимания концепций просмотрите подробную презентацию — Inside TensorFlow: tf.distribute.Strategy . Это особенно рекомендуется, если вы планируете написать свой собственный цикл обучения.

    Настроить TensorFlow

      импортировать тензорный поток как tf
      

    Типы стратегий

    tf.distribute.Strategy намеревается охватить ряд вариантов использования по разным направлениям.Некоторые из этих комбинаций в настоящее время поддерживаются, а другие будут добавлены в будущем. Вот некоторые из этих топоров:

    • Синхронное и асинхронное обучение: Это два распространенных способа распределения обучения с параллелизмом данных. При синхронном обучении все рабочие обучаются синхронно на разных срезах входных данных и агрегируют градиенты на каждом этапе. При асинхронном обучении все рабочие независимо обучаются над входными данными и асинхронно обновляют переменные.Обычно обучение синхронизации поддерживается с помощью архитектуры all-reduce и async через серверную архитектуру параметров.
    • Аппаратная платформа: Возможно, вы захотите масштабировать свое обучение на несколько графических процессоров на одном компьютере или на нескольких компьютерах в сети (с 0 или более графическими процессорами на каждом) или на облачных TPU.

    Для поддержки этих вариантов использования в TensorFlow есть MirroredStrategy , TPUStrategy , MultiWorkerMirroredStrategy , ParameterServerStrategy , CentralStorageStrategy , а также другие доступные стратегии.В следующем разделе объясняется, какие из них поддерживаются в каких сценариях в TensorFlow. Вот краткий обзор:

    Обучение API MirroredStrategy TPUStrategy MultiWorkerMirroredStrategy CentralStorageStrategy ParameterServerStrategy
    Keras Model.fit Поддерживается Поддерживается Поддерживается Экспериментальная поддержка Экспериментальная поддержка
    Индивидуальный цикл обучения Поддерживается Поддерживается Поддерживается Экспериментальная поддержка Экспериментальная поддержка
    Оценщик API Ограниченная поддержка Не поддерживается Ограниченная поддержка Ограниченная поддержка Ограниченная поддержка
    Примечание. Экспериментальная поддержка означает, что на API не распространяются какие-либо гарантии совместимости. Предупреждение. Поддержка оценщика ограничена. Базовое обучение и оценка являются экспериментальными, а расширенные функции, такие как scaffold, не реализованы. Вы должны использовать Keras или пользовательские циклы обучения, если вариант использования не описан. Оценщики не рекомендуются для нового кода. Оценщики запускают код в стиле v1.Session , который сложнее правильно написать и который может вести себя неожиданно, особенно в сочетании с кодом TF 2. Оценщики подпадают под наши гарантии совместимости, но не получат никаких исправлений, кроме уязвимостей безопасности.Подробности см. В руководстве по миграции.

    MirroredStrategy

    tf.distribute.MirroredStrategy поддерживает синхронное распределенное обучение на нескольких графических процессорах на одной машине. Он создает одну реплику на каждое устройство с графическим процессором. Каждая переменная в модели отражается во всех репликах. Вместе эти переменные образуют единую концептуальную переменную, которая называется MirroredVariable . Эти переменные синхронизируются друг с другом за счет применения идентичных обновлений.

    Эффективные алгоритмы полного сокращения используются для передачи обновлений переменных между устройствами.All-reduce собирает тензоры на всех устройствах, складывая их, и делает их доступными на каждом устройстве. Это объединенный алгоритм, который очень эффективен и может значительно снизить накладные расходы на синхронизацию. В зависимости от типа связи, доступной между устройствами, существует множество доступных алгоритмов и реализаций all-reduce. По умолчанию он использует библиотеку коллективной коммуникации NVIDIA (NCCL) в качестве реализации полного сокращения. Вы можете выбрать один из нескольких других вариантов или написать свой собственный.

    Вот простейший способ создания MirroredStrategy :

      mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy ()
      
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Использование MirroredStrategy с устройствами ('/ job & col; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; GPU & двоеточие; 0',)
     

    Это создаст экземпляр MirroredStrategy , который будет использовать все графические процессоры, видимые для TensorFlow и NCCL, в качестве обмена данными между устройствами.

    Если вы хотите использовать только некоторые графические процессоры на вашем компьютере, вы можете сделать это следующим образом:

      mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy (devices = ["/ gpu: 0", "/ gpu: 1"])
      
    ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ & Colon; tensorflow & Colon; Некоторые запрошенные устройства в tf.distribute.Strategy не видны для TensorFlow & Colon; / job & двоеточие; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; графический процессор & двоеточие; 0, / задание & двоеточие; localhost / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; графический процессор & двоеточие; 1
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Использование MirroredStrategy с устройствами ('/ job & col; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; графический процессор & двоеточие; 0', '/ задание & двоеточие; localhost / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; графический процессор & двоеточие; 1' )
     

    Если вы хотите отменить обмен данными между устройствами, вы можете сделать это с помощью аргумента cross_device_ops , указав экземпляр tf.распространять.CrossDeviceOps . В настоящее время tf.distribute.HierarchicalCopyAllReduce и tf.distribute.ReductionToOneDevice — это два параметра, отличные от tf.distribute.NcclAllReduce , который используется по умолчанию.

      mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy (
        cross_device_ops = tf.distribute.HierarchicalCopyAllReduce ())
      
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Использование MirroredStrategy с устройствами ('/ job & col; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; GPU & двоеточие; 0',)
     

    TPUStrategy

    тс.distribute.TPUStrategy позволяет запускать обучение TensorFlow на модулях обработки тензорных блоков (TPU). TPU — это специализированные ASIC от Google, предназначенные для значительного ускорения рабочих нагрузок машинного обучения. Они доступны в Google Colab, TPU Research Cloud и Cloud TPU.

    С точки зрения архитектуры распределенного обучения TPUStrategy — это то же самое MirroredStrategy — он реализует синхронное распределенное обучение. TPU обеспечивают собственную реализацию эффективных операций полного сокращения и других коллективных операций на нескольких ядрах TPU, которые используются в TPUStrategy .

    Вот как можно создать экземпляр TPUStrategy :

    Примечание: Чтобы запустить любой код TPU в Colab, вы должны выбрать TPU в качестве среды выполнения Colab. См. Полный пример в Руководстве по использованию TPU.
      cluster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver (
        tpu = tpu_address)
    tf.config.experimental_connect_to_cluster (cluster_resolver)
    tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system (cluster_resolver)
    tpu_strategy = tf.distribute.TPUStrategy (cluster_resolver)
      

    Экземпляр TPUClusterResolver помогает найти TPU.В Colab вам не нужно указывать для него какие-либо аргументы.

    Если вы хотите использовать это для облачных TPU:

    • Вы должны указать имя вашего ресурса TPU в аргументе tpu .
    • Необходимо явно инициализировать систему TPU при запуске программы. Это необходимо до того, как TPU можно будет использовать для вычислений. Инициализация системы TPU также стирает память TPU, поэтому важно сначала выполнить этот шаг, чтобы избежать потери состояния.

    MultiWorkerMirroredStrategy

    tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy очень похож на MirroredStrategy . Он реализует синхронное распределенное обучение для нескольких рабочих, каждый из которых может иметь несколько графических процессоров. Подобно tf.distribute.MirroredStrategy , он создает копии всех переменных в модели на каждом устройстве для всех рабочих процессов.

    Вот простейший способ создания MultiWorkerMirroredStrategy :

      стратегия = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy ()
      
    ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ & Colon; tensorflow & Colon; Коллективные операции не настраиваются при запуске программы. Некоторые функции производительности могут быть не включены.
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; MultiWorkerMirroredStrategy с одним работником с local_devices = ('/ device & col; GPU & col; 0',), communication = CommunicationImplementation.AUTO
     

    MultiWorkerMirroredStrategy имеет две реализации для обмена данными между устройствами. CommunicationImplementation.RING основан на RPC и поддерживает как процессоры, так и графические процессоры. CommunicationImplementation.NCCL использует NCCL и обеспечивает высокую производительность на графических процессорах, но не поддерживает процессоры. CollectiveCommunication.AUTO откладывает выбор на Tensorflow. Вы можете указать их следующим образом:

      communication_options = tf.distribute.experimental.CommunicationOptions (
        реализация = tf.distribute.experimental.CommunicationImplementation.NCCL)
    стратегия = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy (
        Communication_options = опции_связи)
      
    ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ & Colon; tensorflow & Colon; Коллективные операции не настраиваются при запуске программы. Некоторые функции производительности могут быть не включены.
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; MultiWorkerMirroredStrategy для одного работника с local_devices = ('/ device & Colon; GPU & Colon; 0',), communication = CommunicationImplementation.NCCL
     

    Одним из ключевых отличий обучения с несколькими рабочими от обучения с несколькими графическими процессорами является настройка с несколькими рабочими.Переменная среды 'TF_CONFIG' — это стандартный способ в TensorFlow указать конфигурацию кластера для каждого рабочего, являющегося частью кластера. Дополнительные сведения см. В разделе о настройке TF_CONFIG этого документа.

    Дополнительные сведения о MultiWorkerMirroredStrategy см. В следующих руководствах:

    ParameterServerStrategy

    Обучение сервера параметров — это распространенный метод параллельных данных для расширения обучения модели на нескольких машинах.Обучающий кластер сервера параметров состоит из рабочих и серверов параметров. Переменные создаются на серверах параметров, и они читаются и обновляются рабочими на каждом этапе. Ознакомьтесь с учебным пособием по серверу параметров для получения подробной информации.

    В TensorFlow 2 для обучения сервера параметров используется архитектура на основе центрального координатора через класс tf.distribute.experimental.coordinator.ClusterCoordinator .

    В этой реализации задачи worker и сервера параметров запускают tf.distribute.Server , которые слушают задачи от координатора. Координатор создает ресурсы, отправляет обучающие задания, записывает контрольные точки и устраняет сбои задач.

    При программировании, выполняемом на координаторе, вы будете использовать объект ParameterServerStrategy для определения шага обучения и использовать ClusterCoordinator для отправки шагов обучения удаленным работникам. Вот самый простой способ их создания:

      стратегия = tf.distribute.экспериментальный.ParameterServerStrategy (
        tf.distribute.cluster_resolver.TFConfigClusterResolver (),
        раздел_переменной = раздел_переменной)
    координатор = tf.distribute.experimental.coordinator.ClusterCoordinator (
        стратегия)
      

    Чтобы узнать больше о ParameterServerStrategy , ознакомьтесь с обучением сервера параметров с помощью Keras Model.fit и учебным курсом по индивидуальному циклу обучения.

    Примечание. Если вы используете TFConfigClusterResolver , вам потребуется настроить переменную среды 'TF_CONFIG' .Он аналогичен 'TF_CONFIG' в MultiWorkerMirroredStrategy , но имеет дополнительные оговорки.

    В TensorFlow 1 ParameterServerStrategy доступен только с оценщиком через символ tf.compat.v1.distribute.experimental.ParameterServerStrategy .

    Примечание: Эта стратегия является экспериментальной , так как в настоящее время она находится в стадии активной разработки.

    CentralStorageStrategy

    tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy также выполняет синхронное обучение.Переменные не зеркалируются, вместо этого они размещаются на ЦП, а операции реплицируются на всех локальных графических процессорах. Если есть только один графический процессор, все переменные и операции будут размещены на этом графическом процессоре.

    Создайте экземпляр CentralStorageStrategy , используя:

      central_storage_strategy = tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy ()
      
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; ParameterServerStrategy (CentralStorageStrategy, если вы используете один компьютер) с compute_devices = ['/ job & col; localhost / replica & col; 0 / task & col; 0 / device & col; GPU & двоеточие; 0'], variable_device = '/ job & Colon; localhost / replica & двоеточие ; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; графический процессор & двоеточие; 0 '
     

    Будет создан экземпляр CentralStorageStrategy , который будет использовать все видимые графические процессоры и ЦП.Обновление переменных на репликах будет агрегировано перед применением к переменным.

    Примечание: Это стратегия экспериментальная , так как в настоящее время работа над ней продолжается.

    Другие стратегии

    Помимо вышеперечисленных стратегий, есть еще две стратегии, которые могут быть полезны для создания прототипов и отладки при использовании tf.distribute API.

    Стратегия по умолчанию

    Стратегия по умолчанию — это стратегия распределения, которая присутствует, когда явная стратегия распределения не входит в область действия.Он реализует интерфейс tf.distribute.Strategy , но является сквозным и не обеспечивает фактического распределения. Например, Strategy.run (fn) просто вызовет fn . Код, написанный с использованием этой стратегии, должен вести себя точно так же, как код, написанный без какой-либо стратегии. Вы можете думать об этом как о «запретной» стратегии.

    Стратегия по умолчанию — одноэлементная, и больше ее экземпляров создать нельзя. Его можно получить с помощью tf.distribute.get_strategy вне любой явной области действия стратегии (тот же API, который можно использовать для получения текущей стратегии внутри области явной стратегии).

      default_strategy = tf.distribute.get_strategy ()
      

    Эта стратегия служит двум основным целям:

    • Это позволяет безоговорочно писать код библиотеки, ориентированный на дистрибутив. Например, в tf.optimizer s вы можете использовать tf.distribute.get_strategy и использовать эту стратегию для уменьшения градиентов — он всегда будет возвращать объект стратегии, для которого вы можете вызвать Strategy.reduce API.
      # В оптимизаторе или коде другой библиотеки
    # Получить текущую активную стратегию
    стратегия = tf.distribute.get_strategy ()
    strategy.reduce ("SUM", 1., axis = None) # уменьшает некоторые значения
      
    1.0
     
    • Подобно библиотечному коду, его можно использовать для написания программ конечных пользователей для работы со стратегией распределения и без нее, не требуя условной логики. Вот пример фрагмента кода, иллюстрирующий это:
      если tf.config.list_physical_devices ('GPU'):
      стратегия = tf.distribute.MirroredStrategy ()
    else: # Использовать стратегию по умолчанию
      стратегия = tf.distribute.get_strategy ()
    
    с помощью strategy.scope ():
      # Сделай что-нибудь интересное
      print (tf.Variable (1.))
      
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Использование MirroredStrategy с устройствами ('/ job & col; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; GPU & двоеточие; 0',)
    Зеркальная переменная & двоеточие; {
      0 & двоеточие; 
    }
     
    OneDeviceStrategy

    tf.distribute.OneDeviceStrategy — это стратегия размещения всех переменных и вычислений на одном указанном устройстве.

      strategy = tf.distribute.OneDeviceStrategy (device = "/ gpu: 0")
      

    Эта стратегия отличается от стратегии по умолчанию во многих отношениях. В стратегии по умолчанию логика размещения переменных остается неизменной по сравнению с запуском TensorFlow без какой-либо стратегии распространения. Но при использовании OneDeviceStrategy все переменные, созданные в его области видимости, явно помещаются на указанное устройство. Более того, любые функции, вызываемые через OneDeviceStrategy.run также будет размещен на указанном устройстве.

    Входные данные, распределяемые по этой стратегии, будут предварительно загружены на указанное устройство. В стратегии по умолчанию нет распределения входных данных.

    Подобно стратегии по умолчанию, эту стратегию также можно использовать для тестирования вашего кода перед переключением на другие стратегии, которые фактически распространяются на несколько устройств / машин. Это будет задействовать механизм стратегии распространения несколько больше, чем стратегия по умолчанию, но не в полной мере, используя, например, MirroredStrategy или TPUStrategy .Если вам нужен код, который ведет себя так, как будто стратегии нет, используйте стратегию по умолчанию.

    Итак, вы узнали о различных стратегиях и о том, как их реализовать. В следующих нескольких разделах показаны различные способы их использования для распределения тренировок.

    Используйте tf.distribute.Strategy с Keras Model.fit

    tf.distribute.Strategy интегрирован в tf.keras , который является реализацией TensorFlow спецификации Keras API. tf.keras — это высокоуровневый API для построения и обучения моделей. Благодаря интеграции в бэкэнд tf.keras вы можете легко распространять свои тренировки, написанные в среде обучения Keras, с помощью Model.fit.

    Вот что вам нужно изменить в вашем коде:

    1. Создайте экземпляр соответствующего tf.distribute.Strategy .
    2. Переместите создание модели Keras, оптимизатора и метрик в strategy.scope .

    Стратегии распространения TensorFlow поддерживают все типы моделей Keras — последовательные, функциональные и подклассы.

    Вот фрагмент кода, чтобы сделать это для очень простой модели Keras с одним слоем Dense :

      mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy ()
    
    с mirrored_strategy.scope ():
      model = tf.keras.Sequential ([tf.keras.layers.Dense (1, input_shape = (1,))])
    
    model.compile (потеря = 'mse', optimizer = 'sgd')
      
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Использование MirroredStrategy с устройствами ('/ job & col; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; GPU & двоеточие; 0',)
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .
     

    В этом примере используется MirroredStrategy , поэтому вы можете запустить его на машине с несколькими графическими процессорами. strategy.scope () указывает Keras, какую стратегию использовать для распределения обучения. Создание моделей / оптимизаторов / показателей внутри этой области позволяет создавать распределенные переменные вместо обычных переменных.После того, как это настроено, вы можете соответствовать своей модели, как обычно. MirroredStrategy заботится о воспроизведении обучения модели на доступных графических процессорах, агрегировании градиентов и многом другом.

      набор данных = tf.data.Dataset.from_tensors (([1.], [1.])). Repeat (100) .batch (10)
    model.fit (набор данных, эпохи = 2)
    model.evaluate (набор данных)
      
    Эпоха 1/2
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .
    2021-10-05 01 & двоеточие; 21 & двоеточие; 39.353158 & двоеточие; W tenorflow / core / grappler / optimizers / data / auto_shard.cc & двоеточие 695] Политика сегментирования AUTO будет применять политику сегментирования ДАННЫХ, поскольку она не смогла применить политику сегментирования ФАЙЛОВ по следующей причине & двоеточие; Обнаружен надежный исходный набор данных & col; имя и двоеточие; "TensorDataset / _2"
    op & двоеточие; "TensorDataset"
    ввод & двоеточие; "Заполнитель / _0"
    ввод & двоеточие; "Заполнитель / _1"
    attr {
      ключ и двоеточие; "Toutput_types"
      ценить {
        список {
          введите & двоеточие; DT_FLOAT
          введите & двоеточие; DT_FLOAT
        }
      }
    }
    attr {
      ключ и двоеточие; "output_shapes"
      ценить {
        список {
          форма {
            dim {
              размер и двоеточие; 1
            }
          }
          форма {
            dim {
              размер и двоеточие; 1
            }
          }
        }
      }
    }
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .
    10/10 [==============================] - 3 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,6898
    ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .
    Эпоха 2/2
    10/10 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,7469
    2021-10-05 01 & двоеточие; 21 & двоеточие; 42.157302 & двоеточие; W tenorflow / core / grappler / optimizers / data / auto_shard.cc & двоеточие 695] Политика сегментирования AUTO будет применять политику сегментирования ДАННЫХ, поскольку она не смогла применить политику сегментирования ФАЙЛОВ по следующей причине & двоеточие; Обнаружен надежный исходный набор данных & col; имя и двоеточие; "TensorDataset / _2"
    op & двоеточие; "TensorDataset"
    ввод & двоеточие; "Заполнитель / _0"
    ввод & двоеточие; "Заполнитель / _1"
    attr {
      ключ и двоеточие; "Toutput_types"
      ценить {
        список {
          введите & двоеточие; DT_FLOAT
          введите & двоеточие; DT_FLOAT
        }
      }
    }
    attr {
      ключ и двоеточие; "output_shapes"
      ценить {
        список {
          форма {
            dim {
              размер и двоеточие; 1
            }
          }
          форма {
            dim {
              размер и двоеточие; 1
            }
          }
        }
      }
    }
    10/10 [==============================] - 1 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0.4638
    0,4638328552246094
     

    Здесь tf.data.Dataset обеспечивает ввод для обучения и оценки. Вы также можете использовать массивы NumPy:

      импортировать numpy как np
    
    входы, цели = np.ones ((100, 1)), np.ones ((100, 1))
    model.fit (входы, цели, эпохи = 2, batch_size = 10)
      
    Эпоха 1/2
    10/10 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,3301
    Эпоха 2/2
    10/10 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,1459
    2021-10-05 01 & двоеточие; 21 & двоеточие; 43.378501 & двоеточие; W tenorflow / core / grappler / optimizers / data / auto_shard.cc & двоеточие 695] Политика сегментирования AUTO будет применять политику сегментирования ДАННЫХ, поскольку она не смогла применить политику сегментирования ФАЙЛОВ по следующей причине & двоеточие; Не удалось найти источник, доступный для сегментирования, перешел к узлу, который не является набором данных & col; имя и двоеточие; "FlatMapDataset / _9"
    op & двоеточие; "FlatMapDataset"
    ввод & двоеточие; "PrefetchDataset / _8"
    attr {
      ключ и двоеточие; "Таргументы"
      ценить {
        список {
        }
      }
    }
    attr {
      ключ и двоеточие; "е"
      ценить {
        func {
          имя и двоеточие; "__inference_Dataset_flat_map_slice_batch_indices_997"
        }
      }
    }
    attr {
      ключ и двоеточие; "output_shapes"
      ценить {
        список {
          форма {
            dim {
              размер и двоеточие; 10
            }
          }
        }
      }
    }
    attr {
      ключ и двоеточие; "output_types"
      ценить {
        список {
          введите & двоеточие; DT_INT64
        }
      }
    }
    .Рассмотрите возможность отключения автоматического сегментирования или переключения auto_shard_policy на DATA, чтобы сегментировать этот набор данных. Вы можете сделать это, создав новый объект `tf.data.Options ()` и затем установив `options.experimental_distribute.auto_shard_policy = AutoShardPolicy.DATA` перед применением объекта параметров к набору данных через` dataset.with_options (options) `.
    
     

    В обоих случаях — с Dataset или NumPy — каждый пакет заданных входных данных делится поровну между несколькими репликами.Например, если вы используете MirroredStrategy с 2 графическими процессорами, каждый пакет размером 10 будет разделен между 2 графическими процессорами, и каждый получит 5 примеров ввода на каждом этапе. Каждая эпоха будет тренироваться быстрее по мере того, как вы добавляете больше графических процессоров. Как правило, вы хотите увеличивать размер пакета по мере добавления дополнительных ускорителей, чтобы эффективно использовать дополнительную вычислительную мощность. Вам также потребуется перенастроить скорость обучения в зависимости от модели. Вы можете использовать стратегию .num_replicas_in_sync , чтобы получить количество реплик.

      # Вычислить глобальный размер пакета, используя несколько реплик.
    BATCH_SIZE_PER_REPLICA = 5
    global_batch_size = (BATCH_SIZE_PER_REPLICA *
                         mirrored_strategy.num_replicas_in_sync)
    набор данных = tf.data.Dataset.from_tensors (([1.], [1.])). repeat (100)
    набор данных = набор данных.batch (global_batch_size)
    
    LEARNING_RATES_BY_BATCH_SIZE = {5: 0,1, 10: 0,15}
    learning_rate = LEARNING_RATES_BY_BATCH_SIZE [global_batch_size]
      

    Что сейчас поддерживается?

    Обучение API MirroredStrategy TPUStrategy MultiWorkerMirroredStrategy ParameterServerStrategy CentralStorageStrategy
    Keras Модель.подходит Поддерживается Поддерживается Поддерживается Экспериментальная поддержка Экспериментальная поддержка

    Примеры и учебные пособия

    Вот список руководств и примеров, которые иллюстрируют вышеуказанную сквозную интеграцию с Keras Model.fit :

    1. Учебное пособие: Обучение с использованием модели Model.fit и MirroredStrategy .
    2. Учебное пособие: Обучение с моделью .подходят и MultiWorkerMirroredStrategy .
    3. Руководство
    4. : содержит пример использования Model.fit и TPUStrategy .
    5. Учебное пособие по
    6. : Обучение параметрическому серверу с использованием Model.fit и ParameterServerStrategy .
    7. Учебное пособие: Тонкая настройка BERT для многих задач из теста GLUE с Model.fit и TPUStrategy .
    8. Репозиторий TensorFlow Model Garden, содержащий коллекции современных моделей, реализованных с использованием различных стратегий.

    Используйте tf.distribute.Strategy с настраиваемыми циклами обучения

    Как показано выше, использование tf.distribute.Strategy с Keras Model.fit требует изменения только пары строк кода. Приложив немного больше усилий, вы также можете использовать tf.distribute.Strategy с настраиваемыми циклами обучения.

    Если вам нужна большая гибкость и контроль над циклами обучения, чем это возможно с помощью Estimator или Keras, вы можете написать собственные циклы обучения.Например, при использовании GAN вы можете захотеть выполнять разное количество шагов генератора или дискриминатора в каждом раунде. Точно так же высокоуровневые структуры не очень подходят для обучения обучению с подкреплением.

    Классы tf.distribute.Strategy предоставляют основной набор методов для поддержки пользовательских циклов обучения. Их использование может потребовать незначительной реструктуризации кода на начальном этапе, но как только это будет сделано, вы сможете переключаться между графическими процессорами, TPU и несколькими машинами, просто изменив экземпляр стратегии.

    Ниже приведен краткий фрагмент, иллюстрирующий этот вариант использования для простого обучающего примера с использованием той же модели Keras, что и раньше.

    Сначала создайте модель и оптимизатор внутри области действия стратегии. Это гарантирует, что любые переменные, созданные с помощью модели и оптимизатора, являются зеркальными переменными.

      с mirrored_strategy.scope ():
      model = tf.keras.Sequential ([tf.keras.layers.Dense (1, input_shape = (1,))])
      optimizer = tf.keras.optimizers.SGD ()
      

    Затем создайте входной набор данных и вызовите tf.distribute.Strategy.experimental_distribute_dataset для распределения набора данных на основе стратегии.

      набор данных = tf.data.Dataset.from_tensors (([1.], [1.])). Repeat (100) .batch (
        global_batch_size)
    dist_dataset = mirrored_strategy.experimental_distribute_dataset (набор данных)
      
    2021-10-05 01 & двоеточие; 21 & двоеточие; 43.580360 & двоеточие; W tenorflow / core / grappler / optimizers / data / auto_shard.cc & двоеточие 695] Политика сегментирования AUTO будет применять политику сегментирования ДАННЫХ, поскольку она не смогла применить политику сегментирования ФАЙЛОВ по следующей причине & двоеточие; Обнаружен надежный исходный набор данных & col; имя и двоеточие; "TensorDataset / _2"
    op & двоеточие; "TensorDataset"
    ввод & двоеточие; "Заполнитель / _0"
    ввод & двоеточие; "Заполнитель / _1"
    attr {
      ключ и двоеточие; "Toutput_types"
      ценить {
        список {
          введите & двоеточие; DT_FLOAT
          введите & двоеточие; DT_FLOAT
        }
      }
    }
    attr {
      ключ и двоеточие; "output_shapes"
      ценить {
        список {
          форма {
            dim {
              размер и двоеточие; 1
            }
          }
          форма {
            dim {
              размер и двоеточие; 1
            }
          }
        }
      }
    }
     

    Затем определите один шаг обучения.Используйте tf.GradientTape для вычисления градиентов и оптимизатора для применения этих градиентов для обновления переменных вашей модели. Чтобы распространить этот шаг обучения, поместите его в функцию train_step и передайте в tf.distribute.Strategy.run вместе с входными данными набора данных, которые вы получили из созданного ранее dist_dataset :

      loss_object = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy (
      from_logits = Верно,
      сокращение = tf.keras.losses.Reduction.NONE)
    
    def compute_loss (метки, прогнозы):
      per_example_loss = loss_object (метки, прогнозы)
      вернуть tf.nn.compute_average_loss (per_example_loss, global_batch_size = global_batch_size)
    
    def train_step (входы):
      особенности, метки = входы
    
      с tf.GradientTape () в качестве ленты:
        прогнозы = модель (особенности, обучение = правда)
        loss = compute_loss (метки, прогнозы)
    
      градиенты = tape.gradient (потеря, model.trainable_variables)
      optimizer.apply_gradients (zip (градиенты, model.trainable_variables))
      обратные потери
    
    @ tf.function
    def distribution_train_step (dist_inputs):
      per_replica_losses = зеркальная_стратегия.запустить (train_step, args = (dist_inputs,))
      вернуть mirrored_strategy.reduce (tf.distribute.ReduceOp.SUM, per_replica_losses,
                             ось = Нет)
      

    Еще несколько моментов, которые следует отметить в приведенном выше коде:

    1. Вы использовали tf.nn.compute_average_loss для расчета потерь. tf.nn.compute_average_loss суммирует потери для каждого примера и делит сумму на global_batch_size . Это важно, потому что позже, после вычисления градиентов для каждой реплики, они агрегируются по репликам, суммируя их .
    2. Вы также использовали tf.distribute.Strategy.reduce API для агрегирования результатов, возвращаемых tf.distribute.Strategy.run . tf.distribute.Strategy.run возвращает результаты из каждой локальной реплики в стратегии, и есть несколько способов получить этот результат. Вы можете на уменьшить их , чтобы получить агрегированное значение. Вы также можете выполнить tf.distribute.Strategy.experimental_local_results , чтобы получить список значений, содержащихся в результате, по одному на локальную реплику.
    3. Когда вы вызываете apply_gradients в рамках стратегии распределения, его поведение изменяется. В частности, перед применением градиентов к каждому параллельному экземпляру во время синхронного обучения он выполняет суммирование всех реплик градиентов.

    Наконец, как только вы определили шаг обучения, вы можете перебрать dist_dataset и запустить обучение в цикле:

      для dist_inputs в dist_dataset:
      печать (Dist_train_step (dist_inputs))
      
    tf.Тензор (1.2627472, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.2524828, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.2423018, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.2322043, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.2221898, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.2122582, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.2024096, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.1926432, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.1829592, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.1733572, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.1638371, shape = (), dtype = float32)
    tf.Тензор (1.1543984, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.145041, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.1357645, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.1265687, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.117453, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.1084174, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.0994614, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.06, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.0817871, shape = (), dtype = float32)
     

    В приведенном выше примере вы перебирали dist_dataset , чтобы предоставить входные данные для вашего обучения.Вам также предоставляется tf.distribute.Strategy.make_experimental_numpy_dataset для поддержки входных данных NumPy. Вы можете использовать этот API для создания набора данных перед вызовом tf.distribute.Strategy.experimental_distribute_dataset .

    Другой способ перебора данных - явное использование итераторов. Вы можете сделать это, если хотите выполнить заданное количество шагов, а не повторять весь набор данных. Вышеупомянутая итерация теперь будет изменена, чтобы сначала создать итератор, а затем явно вызвать на нем , затем для получения входных данных.

      итератор = iter (dist_dataset)
    для _ в диапазоне (10):
      печать (распределенный_поезд_шаг (следующий (итератор)))
      
    tf.Tensor (1.0730679, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.0644273, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.0558642, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.0473784, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.03897, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.0306381, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.0223824, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (1.0142026, shape = (), dtype = float32)
    tf.Тензор (1.0060982, shape = (), dtype = float32)
    tf.Tensor (0.99806863, shape = (), dtype = float32)
     

    Это самый простой случай использования tf.distribute.Strategy API для распределения пользовательских циклов обучения.

    Что сейчас поддерживается?

    Обучение API MirroredStrategy TPUStrategy MultiWorkerMirroredStrategy ParameterServerStrategy CentralStorageStrategy
    Индивидуальный цикл обучения Поддерживается Поддерживается Поддерживается Экспериментальная поддержка Экспериментальная поддержка

    Примеры и учебные пособия

    Вот несколько примеров использования стратегий распределения с пользовательскими циклами обучения:

    1. Учебное пособие: обучение с помощью настраиваемого цикла обучения и MirroredStrategy .
    2. Учебное пособие
    3. : Обучение с помощью настраиваемого цикла обучения и MultiWorkerMirroredStrategy .
    4. Руководство
    5. : содержит пример настраиваемого цикла обучения с TPUStrategy .
    6. Учебное пособие
    7. : Обучение параметрическому серверу с помощью настраиваемого цикла обучения и ParameterServerStrategy .
    8. Репозиторий TensorFlow Model Garden, содержащий коллекции современных моделей, реализованных с использованием различных стратегий.

    Другие темы

    В этом разделе рассматриваются некоторые темы, относящиеся к нескольким вариантам использования.

    Настройка переменной окружения TF_CONFIG

    Для обучения нескольких сотрудников, как упоминалось ранее, вам необходимо настроить переменную среды 'TF_CONFIG' для каждого двоичного файла, запущенного в вашем кластере. Переменная среды 'TF_CONFIG' представляет собой строку JSON, которая определяет, какие задачи составляют кластер, их адреса и роль каждой задачи в кластере. Репо tensorflow / экосистема предоставляет шаблон Kubernetes, который настраивает 'TF_CONFIG' для ваших учебных задач.

    В 'TF_CONFIG' есть два компонента: кластер и задача.

    • Кластер предоставляет информацию об обучающем кластере, который представляет собой диктатор, состоящий из различных типов заданий, таких как рабочие. В обучении с несколькими работниками обычно есть один работник, который берет на себя немного больше ответственности, например, сохранение контрольной точки и написание сводного файла для TensorBoard в дополнение к тому, что делает обычный работник. Такого рабочего называют «главным», и обычно главным рабочим назначается рабочий с индексом 0 (на самом деле так тс.distribute.Strategy ).
    • Задача, с другой стороны, предоставляет информацию о текущей задаче. Первый кластер компонентов одинаков для всех рабочих процессов, а задача второго компонента отличается для каждого рабочего и определяет тип и индекс этого рабочего.

    Один из примеров 'TF_CONFIG' :

      os.environ ["TF_CONFIG"] = json.dumps ({
        "cluster": {
            «рабочий»: [«хост1: порт», «хост2: порт», «хост3: порт»],
            «пс»: [«хост4: порт», «хост5: порт»]
        },
       "task": {"type": "worker", "index": 1}
    })
      

    Этот 'TF_CONFIG' указывает, что есть три рабочих процесса и две задачи «ps» в «кластере» вместе с их хостами и портами.Часть «задача» определяет роль текущей задачи в «кластере» - рабочий 1 (второй работник). Допустимые роли в кластере: «главный» , «рабочий» , «пс» и «оценщик» . Не должно быть задания "ps" , за исключением случая использования tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy .

    Что дальше?

    tf.distribute.Strategy активно разрабатывается.Попробуйте и поделитесь своим мнением с помощью GitHub issues.

    Как начать Тренировки с Power

    Тренировки с измерителем мощности - это лучший способ получить максимальную отдачу как от времени, так и от усилий. В отличие от тренировок, основанных на частоте сердечных сокращений, мощность позволяет нам измерять мышечную нагрузку, а не только аэробную нагрузку. Подход к тренировкам, основанный на показателях, который обеспечивает сила, неоценим в помощи спортсменам в достижении их целей, но на чем нам нужно сосредоточиться и как расшифровать всю доступную информацию, когда кто-то хочет начать тренировку с силой?

    Есть несколько ключевых моментов, на которые мы можем направить наше внимание, чтобы начать понимать информацию, генерируемую нашими измерителями мощности, и как лучше всего использовать ее для информирования о решениях, которые мы принимаем в отношении назначения тренировок.

    Что такое порог?

    Чтобы понять и применить показатели мощности к нашему обучению, нам сначала нужно понять основу, на которой все построено: порог. Порог - это просто максимальная мощность (мощность), которую вы можете поддерживать, пока ваше тело может удалять молочную кислоту, вырабатываемую вашими работающими мышцами.

    Это также момент, когда ваше тело начинает задействовать большее количество быстро сокращающихся мышечных волокон. Продолжительная работа сверх вашего порога вызывает знакомый «ожог» в ногах в результате накопления молочной кислоты.Спортсмены могут увеличить способность организма к очищению от молочной кислоты, потратив значительное время на тренировки в определенных диапазонах ниже и прямо на пороге.

    Время в этих диапазонах также тренирует организм замедлять скорость использования углеводов. Как только вы поймете концепцию порога, мы сможем сделать еще один шаг с FTP (функциональная пороговая мощность). FTP - это стержень силовых тренировок и ключ к их правильному выполнению.

    Настройка и обслуживание FTP

    К настоящему времени вы, несомненно, по крайней мере знакомы с FTP, как он влияет на ваш подход к тренировкам и общую производительность на велосипеде.Однако знание того, что создает сильный и точный FTP, как его установить и как поддерживать, имеет жизненно важное значение для поддержания правильности тренировок.

    Настройка FTP или, скорее, выполнение усилий, которые принесут желаемые результаты, требует некоторой практики и ноу-хау. С такими инструментами, как TrainingPeaks и WKO4, мы можем понимать и анализировать показатели мощности более точно и последовательно, чем когда-либо прежде.

    Итак, как узнать, что такое ваш FTP? С помощью инструментов, которые у нас есть сегодня, есть несколько вещей, которые вы захотите сделать и на которые обратите внимание, чтобы убедиться, что ваш FTP точен.Первым шагом является достижение порогового уровня усилий в обучении. «Полевые испытания» - это проверенный и верный метод, и обычно это первый шаг в настройке FTP. Для проведения полевых испытаний используйте следующий протокол.

    Разминка

    • 20 минут в темпе на выносливость
    • 3 упражнения на высокую частоту вращения педалей по 1 мин при 100 об / мин с 1 мин перерывом между каждыми
    • 5 минут в темпе на выносливость

    Основной комплект

    • 5 минут изо всех сил.
    • 10 минут в темпе на выносливость
    • 20 минут изо всех сил

    Охлаждение

    После того, как вы выполнили тест FTP, загрузите свои данные и проанализируйте свою производительность.Чтобы рассчитать свой FTP, потребуется 95 процентов ваших 20-минутных усилий. Это будет хорошим приближением к вашему порогу лактата и надежным исходным значением для вашей тренировки. Однако, хотя полевой тест является сильным индикатором FTP и отличным местом для начала, физиологическая адаптация и производительность более тонкие, чем простой 20-минутный тест.

    Кривая длительности мощности

    WKO4 делает шаг вперед, предлагая концепцию моделирования FTP (mFTP), которая отображает ваши характеристики в виде кривой и генерирует mFTP на основе исторических данных.Поскольку сила каждого - не обязательно 20-минутный TT, кривая PD может быть хорошим способом понять, где вы сильнее всего, и на каких усилиях вам, возможно, потребуется сосредоточиться, чтобы вызвать критическую адаптацию.

    Если вы используете mFTP и кривую частичного разряда, лучше всего выполнять всесторонние усилия различной продолжительности от 30 секунд до одного часа, чтобы получить максимальную отдачу от «кривой». При установлении любого показателя, основанного на мощности, важность достоверных и точных данных невозможно переоценить. Скачки мощности и неточные данные могут резко исказить результаты тестирования и даже привести к неточному FTP или другим показателям мощности.Независимо от того, используете ли вы полевой тест, кривую частичного разряда или их комбинацию, вам нужно будет выполнять измерения уровня FTP четыре-шесть раз в год, чтобы ваш FTP был настроен правильно в ключевые моменты сезона. Именно такие инструменты делают мощные тренировки такими проницательными!

    Установление зон силы

    Теперь, когда вы определили свой FTP и поняли, что вам нужно для поддержания точного порога, вы можете рассчитать свои тренировочные зоны. Силовые тренировочные зоны - это то, что вы будете использовать на каждой тренировке и каждой поездке, чтобы определить, насколько интенсивной была поездка и была ли достигнута запланированная цель поездки или тренировки.Зоны позволяют вам установить соответствующую интенсивность, чтобы вызвать адаптацию, необходимую для аэробного, метаболического и мышечного развития. Зоны мощности также подчеркивают важность точного и актуального FTP. Спортсменам доступны несколько различных структур зон, но в конечном итоге, чем более детально и точно зоны отражают вашу физиологию, тем лучше. Ниже приведен пример формата семи зон, который можно использовать:

    Зона 1 Активное восстановление (AR) = <55% от FTP

    Зона 2 Долговечность = 56% -75% от FTP

    Темп зоны 3 = 76% -90% от FTP

    Порог лактата для зоны 4 = 91% -105% от FTP

    Зона 5 VO2max = 106% -120% от FTP

    Зона 6 Анаэробная емкость (AC) = 121% -150% от FTP

    Зона 7 Нервно-мышечная мощность (NP) = максимальная мощность

    Если вы используете WKO4, вы также можете использовать Dr.Индивидуальные уровни мощности Энди Коггана, которые позволяют применять еще более детальный подход к назначению тренировок и анализу езды.

    Обучение с Power

    Причина, по которой вы приобрели измеритель мощности, - это улучшить ваши тренировки и улучшить физическую форму. Итак, как вы относитесь к силовым тренировкам? Варианты тренировок, которые можно выполнять, бесконечны, но есть несколько ключевых областей, на которых вы можете сосредоточиться, чтобы вызвать максимальную реакцию.

    Sweet Spot

    Эти усилия выполняются на 88–94 процентах вашего FTP и являются отличным способом укрепить и построить ваш FTP.Обычно они проводятся в начале сезона или в середине сезона, чтобы перейти к приоритетным гонкам. Продолжительность интервалов зоны наилучшего восприятия может варьироваться в зависимости от спортсмена, но цель должна заключаться в увеличении продолжительности и количества интервалов в течение сезона.

    Пороговый уровень

    Пороговые тренировки предназначены для непосредственного улучшения вашего FTP и должны выполняться при 96-105 процентах вашего FTP. Это должно довести вас до вашего предела. Как и в случае интервалов зоны наилучшего восприятия, цель состоит в том, чтобы увеличить продолжительность времени, которое вы можете проводить на этом уровне.Обычно эти специфические для FTP усилия основываются на времени, которое вы потратили на тренировку в зоне наилучшего восприятия.

    Темп устойчивого состояния

    Тренировки

    Tempo являются основой для большинства велосипедистов, особенно тех, кто хочет повысить мышечную выносливость и / или тех, кто тренируется для более длительных соревнований на выносливость. Темповые тренировки происходят между 76 и 88 процентами FTP, и они должны быть длительными и продолжительными, продолжительностью от 30 минут до двух часов.

    VO2max

    Эти усилия часто становятся предметом внимания традиционных гонщиков и шоссейных гонщиков, которые стремятся улучшить спринт и добиться более высоких результатов.Длятся от трех до восьми минут, они очень сложны, и их следует планировать соответствующим образом, так как они требуют надлежащего восстановления после завершения тренировки. В зависимости от продолжительности интервала интенсивность может составлять от 105 до 120 процентов от FTP. Они полезны при сопоставлении специфики гонки для подъемов, спринтов и т. Д.

    Обучение анализу и отслеживанию

    Силовые тренировки настолько хороши, насколько хороши вы и / или ваш тренер, чтобы отслеживать и анализировать их! Чтобы получить преимущества от тренировок с измерителем мощности, вы должны анализировать свои тренировки и составлять график своего прогресса с течением времени.Опять же, прелесть тренировок и гонок с мощью заключается в нашей способности количественно оценить усилия и оценить их. Вот несколько ключевых областей, на которых следует сосредоточиться при анализе:

    • Проанализируйте свои тренировки, чтобы измерить прогресс и понять, какие рецепты необходимы для продвижения к вашим целям. Как прошла конкретная тренировка? Как вы себя чувствуете? Сравнение качественных и количественных показателей - это не только хорошая практика, но и способ улучшить и узнать больше о себе как о спортсмене.
    • Просмотрите файлы соревнований, чтобы понять, насколько эффективны были ваши тренировки. Цель тренировок для большинства спортсменов - подготовиться к дню соревнований. День соревнований - это нечто большее, чем просто фитнес, но понимание ваших результатов - это начало. Найдите время, чтобы провести подробный анализ гонок, чтобы получить ценные сведения, которые также могут помочь в продвижении ваших тренировок.
    • Используйте диаграмму управления эффективностью (PMC), чтобы отслеживать свое продвижение к приоритетным гонкам. Уделяя пристальное внимание тренировочной нагрузке, скорости нарастания и утомляемости, вы не будете перетренироваться, а также поможете достичь пика в день соревнований.
    • Обратите особое внимание на хроническую тренировочную нагрузку (CTL), острую тренировочную нагрузку (ATL) и баланс тренировочного стресса (TSB), чтобы в полной мере использовать преимущества силовых тренировок. Эти основные показатели позволяют вам держать руку на пульсе тренировок. Они неоценимы для правильной организации тренировочных блоков и подготовки к приоритетным гонкам.

    Ключевые показатели

    Часто препятствием для входа спортсменов, которые только начинают тренироваться с силой, может быть кривая обучения, поскольку она связана с показателями мощности.Да, это правда, что есть много показателей и чисел, на которые спортсмен может обратить внимание, но вот некоторые из самых важных:

    Ватт на килограмм (Вт / кг)

    При прочих равных, гонщик с наибольшим весом / кг будет самым быстрым. Проще говоря, это то, сколько энергии вы производите на килограмм веса тела. Чем выше число, тем сильнее вы будете.

    Нормализованная мощность (NP)

    Из-за изначально изменчивой природы езды на велосипеде NP лучше отображает, насколько сложной была тренировка с точки зрения метаболизма.Он учитывает скачки мощности сжигания углеводов и, таким образом, подчеркивает общую усталость во время езды лучше, чем средняя мощность.

    Коэффициент интенсивности (IF)

    IF - это отношение нормализованной мощности поездки к вашему FTP. Думайте о IF как о снимке того, насколько интенсивной (тяжелой) была тренировка или поездка. Вы можете использовать этот показатель, чтобы понять, соответствовали ли ваши предполагаемые усилия фактической интенсивности и были ли вы на тренировке достигли цели.

    Оценка тренировочного стресса (TSS)

    TSS измеряет общую нагрузку поездки.TSS определяет, сколько работы было выполнено, и, следовательно, сколько требуется восстановления. Показатель тренировочного стресса важно отслеживать с течением времени, потому что он влияет как на физическую форму, так и на усталость, что, в свою очередь, говорит вам, насколько вы готовы к гонке.

    Пиковая мощность

    Отслеживание показателей максимальной мощности в течение ключевого периода поможет вам не только увидеть, как вы улучшаетесь, но и убедиться, что ваши тренировки соответствуют требованиям ваших гонок. Как показывает практика, если вы сосредоточены на более коротких и более интенсивных гонках, вы должны видеть более высокие пиковые мощности на более коротких отрезках времени, а атлеты, ориентированные на выносливость, должны сосредоточиться на более длительных.

    Мощные тренировки, независимо от езды или гонки, чрезвычайно важны для спортсменов всех уровней. Возможность количественно оценивать и отслеживать усилия, а также составлять индивидуальные предписания по тренировкам, гарантирует, что вы получите максимальную отдачу от тренировочного времени. Многое нужно для успешной тренировки с измерителем мощности, но, в конце концов, если вы усвоите несколько основных понятий, вы будете готовы начать. Убедитесь, что ваш FTP точный, и найдите время, чтобы просмотреть и проанализировать свои тренировки и гонки.Успешные спортсмены всегда стремятся к совершенствованию, и силовые тренировки - лучший способ в этом убедиться.

    Тренировка с принципами мощности: есть ли запретные зоны?

    Хантер Аллен, тренер и эксперт по силовой подготовке в Peaks Coaching Group

    В течение многих лет мы слышали о так называемых запретных зонах в тренировках по видам спорта на выносливость. Я не уверен, где и кто придумал эту идею, но это давняя теория, которая закрепилась во всех видах спорта на выносливость.

    Итак, действительно ли существуют запретные зоны? Это зависит от того, с кем вы разговариваете, и от философии ваших тренировочных принципов.

    Для некоторых тренеров и физиологов существуют четкие запретные зоны или зоны, которых следует избегать во время тренировок, а у некоторых их практически нет! По мнению других, есть область вашей физиологии выносливости, которой вы хотите избегать, и они предписывают тренировки и интервалы в каждой зоне.

    Уровни силовой тренировки

    В Принципах силовой тренировки мы разработали четко определенный, простой для понимания и краткий способ описания тренировочных зон или уровней, основанный на материалах Dr.Уровни силовой тренировки Коггана. Он определил их как тренировочные «уровни» и уклоняется от того, чтобы называть их «зонами», потому что он знает, что не существует дискретных, четко определенных «переключателей», которые поворачиваются, когда вы переходите от тренировки порога лактата к тренировке вашего VO2max. Это континуум.

    Например, порог лактата или уровень FTP определяется как 91-105% от вашего FTP (лучшая средняя мощность примерно в течение часа), а Vo2max определяется как 106-120% от FTP. Внутри вашего тела нет волшебного переключателя, который вынудил бы вас отказаться от тренировки вашей пороговой энергетической системы лактата и перейти к вашей системе Vo2Max на 105% или 106% от вашего FTP!

    Примечание о «зонах» и «уровнях»

    У каждого человека все по-разному, и вместо того, чтобы думать об этих изменениях от одной системы к другой, д-р.Когган понял, что это более плавный переход, который происходит в области, и поэтому это скорее «уровень» тренировки, чем идеально определенная зона. Я считаю, что мы могли бы сказать это обо всех тренировочных зонах, так как то же самое происходит, если вы используете монитор сердечного ритма или даже монитор на основе темпа во время бега.

    Для ясности я буду использовать слова «зона» и «уровень» как синонимы по всей статье, и теперь вы знаете, что это континуум в разных областях.Однако для абсолютной правильности вы должны называть их уровнями силовой тренировки, и доктор Когган будет очень счастлив.


    Рис.1: Уровни мощности Coggan Classic

    Как вы можете видеть на рисунке 1, между каждым из различных уровней есть четко определенные числа и соответствующие им цвета радуги. Один важный момент, который вы также должны заметить, заключается в том, что существуют связанные периоды времени для каждого из разных уровней, например, если вы хотите улучшить свой FTP или порог лактата, тогда вы должны выполнять интервалы в течение минимум 10 минут и выше. до 60 минут, при этом оставаясь примерно между 91-105% FTP.

    Завершив хотя бы 10 минут работы на 105% FTP, это создаст достаточную нагрузку на вашу лактатную систему, и она улучшится. Если вы катались на 105% FTP в течение 3 минут, этого недостаточно для того, чтобы лактатная система подверглась стрессу и, следовательно, улучшилась.

    Итак, вы сразу видите свою первую запретную зону! Все, что ниже 10 минут вашего порога лактата / уровня FTP (91-105% от FTP), является запретом.

    Запретные зоны

    Имея это в виду, теперь мы можем определить множество запретных зон, например, 30 секунд при 115% FTP! Опять же, это интервал анаэробной емкости, но выполняется в темпе Vo2Max.Или как насчет 3 часов при активном восстановлении? Это тоже запретная зона.

    Активное восстановление выполняется при менее чем 56% FTP, но не более 1,5 часов. Если вы катаетесь в зоне активного восстановления в течение 3 часов, это НЕ восстановление! Вы не только не восстанавливаетесь, но и недостаточно интенсивно катаетесь, чтобы улучшить свою выносливость (56-75% от FTP), поэтому, если вы виноваты в этом, вы просто устаете и тратите время на тренировки.


    Классические уровни Coggan с запретными зонами.

    На рисунке 2 у нас есть диаграмма, которая пытается показать «запретные» зоны в соответствии с принципами силовой тренировки. Имейте в виду, как я упоминал в начале статьи, что для некоторых тренеров более половины уровней мощности Coggan Classic будут «запретными» зонами, поэтому важно понимать требования этого вида спорта и принимать мудрые решения. решить, чьим советам вы будете следовать в тренировках, и четко понять, почему они так назначают интервалы.

    «Запретные» зоны в основном зависят от времени, в течение которого вы находитесь в области, но также важна интенсивность интервала, поэтому смотрите как на столбец интенсивности, так и на продолжительность интервала.

    Самая большая ошибка, которую я видел за эти годы, связана с выполнением интервалов на уровне вашего FTP / порога лактата. Я встречал много велосипедистов и некоторых тренеров, которые верят, что они улучшат свой FTP, катаясь на 100% FTP в течение 3, 4 или 5 минут, но, опять же, это недостаточно длительный диапазон времени, чтобы создать необходимый стресс, необходимый для адаптации. лактатная система. И 3, 4 или 5 минут - это временной диапазон для выполнения интервалов с VO2Max, но они недостаточно интенсивны, чтобы бросить вызов Vo2Max.

    Индивидуальные уровни (также известные как iLevels)

    Я также хотел бы упомянуть, что в программе TrainingPeaks WKO5 доктор Когган обновил свои уровни подготовки, чтобы учесть индивидуальную природу людей, и создал «iLevels» или индивидуализированные уровни.

    Используя интеллектуальные возможности компьютерного программного обеспечения, WKO5 просматривает ваши прошлые файлы данных о мощности, рассматривает различные процентные изменения в разные периоды времени и сопоставляет их с верхними уровнями выше FTP или уровня 4.Эти верхние уровни iLevel затем создаются и настраиваются в соответствии с вашими фактическими способностями, а все уровни ниже уровня 4 являются обычными классическими уровнями Coggan.

    Они могут быть очень полезны, особенно если у вас очень уникальная физиология, которая не соответствует шаблону классических уровней Coggan. Например, не так много гонщиков, которые могут удерживать 150% своего FTP в течение 5 минут! Обычно большинство гонщиков могут удерживать только 150% своего FTP в течение 2 минут. У этих гонщиков невероятный VO2Max, и им необходимо тренироваться с более высокой интенсивностью, чтобы получить те же адаптации, что и обычные велосипедисты.

    ILevels также помогает более точно определять изменения между уровнями в зависимости от времени, так что вы можете тренироваться более точно, чем от 30 секунд до 2 минут, поскольку для вас это может быть от 24 секунд до 1:34. Конечно, в них также есть похожие запретные зоны, но я оставлю это в другой статье в будущем.


    iLevels - это более настраиваемые уровни, основанные на ваших прошлых фактических данных о мощности.

    Заключительный вывод

    При использовании принципов силовых тренировок крайне важно соблюдать как временные, так и интенсивные компоненты Dr.Уровни силовых тренировок Coggan для эффективных тренировок. Это даст вам лучшую возможность улучшить и наиболее эффективно улучшить ту область, в которой вы хотите улучшить!

    Сохраняйте концентрацию, проверяйте каждые 6-8 недель, чтобы знать, улучшился ли ваш FTP, а затем при необходимости заново настраивайте уровни тренировок. Понимание различных целей каждого уровня / зоны тренировки поможет вам улучшить свои навыки с минимальными затратами времени.

    О Хантере Аллене

    Хантер Аллен известен во всем мире как один из ведущих экспертов в области обучения измерителей мощности.Он является соавтором книги «Тренировки и гонки с измерителем мощности» с доктором Эндрю Р. Когганом, и она была переведена на восемь языков.

    Он создал и ведет курс сертификации мощности для велосипедистов в США для тренеров по велоспорту в США, а также проводит онлайн-курс сертификации мощности. Он побывал в более чем 20 странах, обучая принципам силовых тренировок более 3000 тренеров и велосипедистов. В качестве тренера он тренировал спортсменов на чемпионатах мира, национальных чемпионатах, Тур де Франс, а также помогал местным новичкам и юниорам добиваться высоких результатов.

    Он основал Peaks Coaching Group в 1996 году, чтобы сосредоточиться на развитии искусной науки об эффективных силовых тренировках, которыми Peaks Coaching Group известна до сих пор. Группа Peaks Coaching Group, насчитывающая более 50 тренеров, продолжает лидировать в обучении велосипедистов работе с измерителями мощности. Вы можете следить за Хантером в Twitter @hunterpeaks или в его блоге.

    Мелани Маргалис тренируется в Технологическом институте Джорджии, MAAC после переезда в Атланту

    Мелани Маргалис , олимпийская чемпионка и член национальной сборной США по плаванию 2021-2022 годов, сказала SwimSwam, что она тренируется в MAAC и Технологическом институте Джорджии после того, как переехала в Атланта в начале этого года.

    29-летняя девушка рассказала SwimSwam, что помимо работы неполный рабочий день, она занимается в Metro Atlanta Aquatic Club, а иногда и в Технологическом институте Джорджии. Выпускница Университета Джорджии 2014 года, которая тренировалась с профессиональной группой школы, сказала, что она практикует Майкл Нормент , еще один выпускник Джорджии, основатель MAAC и помощник тренера Технологического института Джорджии.

    «За все это время работать с новыми тренерами по-другому», - сказал Маргалис SwimSwam. «Один из тренеров MAAC остановил меня во время тренировки брассом, чтобы спросить, не считаю ли брасс своим худшим ударом в моем IM.Все, что я мог сделать, это посмеяться над этим ».

    Маргалис - специалист по брасс и IM. В настоящее время она входит в национальную команду США в категории 400 IM, а ранее у нее был американский рекорд в категории 100 SCM IM. Она участвовала в Олимпийских играх в Рио-де-Жанейро в 2016 году в категории 200 IM, заняв четвертое место, и выиграла золото в эстафете 4x200 м вольным стилем.

    В этом году она финишировала шестой на II волне олимпийских отборочных соревнований в категории 200 IM. Она вылетела с дистанции 200 вольным стилем на Trials, не позволив ей пройти квалификацию в эстафете 4x200 вольным стилем.Она заняла третье место в гонке 400 IM, чуть не попав в отсечку олимпийской команды.

    Margalis также участвовал в 1 и 2 сезонах Международной лиги плавания. Во втором сезоне пловчиха Cali Condors занимала с тридцатого по четвертую неделю соревнований и пятое место среди всех пловцов на Condors, хотя в конечном итоге она рано покинула пузырь Будапешта.

    Margalis также участвовал в нескольких чемпионатах мира. На чемпионате мира 2019 года она заняла четвертое место в 200 IM и помогла США установить новый американский рекорд в эстафете 4 × 200 вольным стилем на пути к серебряной медали.На чемпионате мира 2018 года по короткой дистанции она завоевала серебряную медаль в беге на 400 метров со временем 4: 25,84. На том соревновании она также заняла второе место в 200 IM и четвертое место в 100 IM.

    MAAC тренируется в кампусе Технологического института Джорджии и является круглогодичной командой по плаванию. Технологический институт Джорджии - это команда первого дивизиона.

    Официальное обучение и сертификация CAD

    Autodesk Learning Partners - это предпочитаемые поставщики услуг по обучению, которые инвестируют и стремятся вдохновлять учащихся, которые хотят вообразить, спроектировать и создать лучший мир.

    Авторизованные учебные центры

    Авторизованные учебные центры - ваш катализатор карьерного роста. Используйте наши учебные центры и их штат утвержденных инструкторов для освоения продуктов и получения профессиональных сертификатов и значков. Сертифицированные инструкторы Autodesk признаны мировым сообществом партнеров Autodesk Learning.

    Найдите авторизованный учебный центр. Наши региональные дистрибьюторы могут помочь вам найти авторизованный учебный центр в вашем регионе.

    Уполномоченные академические партнеры

    Уполномоченные академические партнеры поддерживают студентов и преподавателей.Наши партнеры и их штат утвержденных инструкторов предоставляют услуги по обучению, которые помогут вам подготовиться к сертификационным экзаменам как на территории кампуса, так и в авторизованных учебных центрах. Академические партнеры признаны частью мирового сообщества партнеров Autodesk Learning.

    Найдите авторизованного академического партнера. Наши региональные дистрибьюторы могут помочь вам найти авторизованного академического партнера в вашем регионе.

    Провайдеры обучения членству

    Программа обучения членству - это профессиональное сотрудничество между Autodesk и национальным руководством крупных профсоюзов и их обучающих организаций.Эта программа предназначена для квалифицированных профсоюзов, поставщиков услуг обучения, входящих в профсоюзы, профессиональных ассоциаций и аналогичных организаций, одобренных Autodesk.

    Autodesk Services Marketplace

    Рынок услуг помогает соединить клиентов, которым нужна помощь, с лидерами отрасли, предоставляющими консалтинговые услуги. Как клиент, вы можете делать покупки для получения услуг, обучения, практического проектирования, настройки программного обеспечения, оптимизации рабочего процесса и т. Д. Свяжитесь с поставщиком услуг, который отвечает вашим потребностям, и наймите его.

    Авторизованные издатели Autodesk

    Autodesk отмечает избранную группу издателей, создающих высококачественные учебные материалы в различных форматах. Их книги, видео и обучающие сайты предлагают практическое и эффективное самостоятельное обучение.

    .