Вес генератора: Скажите сколько весит Ваш бензогенератор и я скажу каков он!

Для строительства вдали от источника электроэнергии, или для непредвиденных ситуаций связанных с отключением электричества, незаменимым устройством послужит бензогенератор, который намного удобнее и доступнее, чем дизельный аналог. Предлагаем обзор лучших моделей 2018 года бензиновых генераторов мощностью 5 кВт.

Бензиновый генератор WESTER GNB5500A

Бензогенератор Wester Gnb 5500a обладает надежной конструкцией, эргономичным дизайном и удобной контрольной панелью, а низкий уровень токсичности выхлопа достигается благодаря соответствию жестким европейским нормам по ограничению вредных выбросов. Генератор оснащен модулем AVR (автоматический регулятор выходного напряжения). В конструкции генератора использованы холоднокатаные стальные листы, что увеличивает прочность рамы. Для предохранения двигателей от повреждений в данном аппарате предусмотрена система защиты при недостаточном уровне масла.

Бензиновый генератор WESTER GNB5500A

Технические характеристики генератора WESTER GNB5500A

Характеристики	Параметр
Вес, кг	70
Гарантийный срок (лет)	3
Максимальная мощность, кВт	5.50
Максимальная мощность, кВА	5. 50
Напряжение, В	220
Количество фаз	1
Рабочий объем двигателя, куб.см	420
Число тактов двигателя	4
Тип запуска	Ручной\Электро
Топливо	Бензин
Емкость топливного бака, л	25
Время автономной работы, ч	9
Активная мощность, кВт	5
Активная мощность, кВА	5
Полная мощность, кВА	5.50
Резервная мощность, кВт	5.50
Резервная мощность, кВA	5.50
Номинальный выходной ток 220В, А	24
Исполнение	На открытой раме
Объём трансмиссионного масла, л	1.10
Мощность при макс. нагрузке 220 В, кВт	5.50
Мощность при макс. нагрузке 220 В, кВА	5. 50
Мощность в основном режиме, кВт	5.50

Отзывы о бензогенераторе Wester Gnb 5500a

Сергей Семенович: Большой расход топлива, но зато выдает заявленные производителем 5 кВт, хорошо. Агрегат тяжелый, молодцы, что предусмотрели колеса для транспортировки. А в целом генератор хорошего качества-надежный и неприхотливый. Не забывайте вовремя обслуживать и горя с ним не будете знать.

Александр: Бензиновый генератор Wester Gnb5500A мне понравился. Простой, удобный в перевозке и компактный для своей мощности. Выдает 5 кВт запросто, не напрягаясь. Сварочник от него запитываю, перебоев ни разу не было. Также его удобно перемещать. Есть удобные ручки которые складываются если не нужны.

Владимир: Что только я к нему не подключал, тянет все без проблем. Максимально он у меня работал 8 часов, но заявленное время работы 9 часов и я уверен, что так и есть на самом деле, как минимум. Топливо в баке еще оставалось. Второй год уже строю дом и бензогенератор Wester Gnb 5500A меня отлично выручает. Подключал сварочный аппарат, болгарку , бетономешалку. Короче говоря все он вытягивает даже с запасом. Не капризен к качеству топлива, масло не расходует, от замены до замены. Генератором полностью доволен и ни на какие аналоги его менять не собираюсь.

Бензиновый генератор ТСС SGG 5000 EH

Ознакомьтесь также с этими статьями

Однофазный бензиновый генератор ТСС SGG 5000 EH с электронным запуском оснащенный колесным комплектом и ручками, для удобства передвижения. Совершенно незаменим для множества ситуаций, где требуется недорогой, мобильный, неприхотливый и простой в эксплуатации источник независимого электроснабжения.

Бензогенератор с максимальной мощностью 5.5 кВт не только отлично справится с созданием резервного электропитания в случаях отключения электроэнергии, но и гарантирует стабильную работу в качестве главного источника питания. Электрогенератор работает на бензине АИ-92.

Фото бензинового генератора ТСС SGG 5000 EH

Технические характеристики бензогенератора ТСС SGG 5000 EH

Характеристики	Параметр
Инверторный	нет
Функция сварки	нет
Частота	50 Гц
Модель двигателя	Wester EM420
Расход топлива	2.77 л/час
Тип топлива	Бензин
Автоматическая регулировка выходного напряжения AVR	есть
Произведено	Китай
Габаритные размеры (мм)	825 х 540 х 580
Время работы без дозаправки	9 часов
Емкость резервуара для масла (л)	1.1
Мощность двигателя	16 л. с.
Емкость топливного бака (л)	25л
Максимальная мощность	5. 5 кВт
Уровень шума (ДБ)	72
Вольтметр	есть
Объем двигателя (куб.см)	420куб.см
Мощность (кВт)	5кВт
Вес (кг)	89
Напряжение (В)	220 В
Количество цилиндров (шт)	1шт
Тип пуска	электростартер
Колеса и ручки	да
Гарантия	3 года

Отзывы о бензиновом генераторе WESTER GNB5500A

Сергей Владимирович: Большой расход топлива, но зато выдает заявленные производителем 5 кВт, хорошо. Электрогенератор ТСС SGG 5000 EH довольно тяжелый, но производители молодцы, что предусмотрели колеса для транспортировки. А в целом генератор хорошего качества-надежный и неприхотливый. Не забывайте вовремя обслуживать и горя с ним не будете знать.

Игорь: Использую на объектах, где не проведено электричество. Подключаю электроинструменты и освещение. Все устраивает, тянет даже на полную мощность все, что нужно, ни разу не глохла, заводиться легко.

Владимир: Что только я к нему не подключал, тянет все без проблем. Максимально он у меня работал 8 часов, но заявленное время работы 9 часов и я уверен, что так и есть на самом деле, как минимум. Топливо в баке еще оставалось. Второй год уже строю дом и генератор ТСС SGG 5000 EH меня отлично выручает. Подключал сварочный аппарат, болгарку , бетономешалку. Короче говоря все он вытягивает даже с запасом. Не капризен к качеству топлива, масло не расходует, от замены до замены. Генератором полностью доволен и ни на какие аналоги его менять не собираюсь.

Бензиновый генератор HAMMER GNR5500B

Мощный бензогенератор HAMMER GNR5500B предназначен для резервного электроснабжения. Пригодится на даче, в загородном доме, на стройке, работает на бензине АИ-92. Подходит для питания бытовой техники и электроинструментов. Подключайте приборы мощностью до 5500 Вт.

Hammer GNR5500B обладает надежной конструкцией, эргономичным дизайном и удобной контрольной панелью. Оптимизированная конструкция генератора обеспечивает отклонение выходного напряжения под нагрузкой в пределах 5% от стандартной синусоиды. Система защиты при недостаточном уровне масла предохраняет двигатели от повреждений и сокращает частоту технического обслуживания. Оснащен 25-литровым топливным баком, что обеспечивает непрерывную работу в течении 9 часов при номинальной нагрузке.

Фото бензинового генератора HAMMER GNR5500B

Технические характеристики бензогенератора HAMMER GNR5500B

Характеристики	Параметр
Тип электростанции	бензиновая
Тип запуска	ручной
Число фаз	1 (220 вольт)
Двигатель и топливо
Объем двигателя	389 куб. см
Мощность двигателя	10.2 л.с.
Число цилиндров	1
Число тактов	4
Количество оборотов	3600
Тип охлаждения	воздушное
Марка бензина	АИ-92
Объем бака	25 л
Время автономной работы	9 ч
Генератор
Активная мощность	4 кВт
Полная мощность	5 кВА
Конструкция и особенности
Уровень шума	72 дБ
Колеса	есть
Вольтметр	есть
Число розеток 220 В	2
Выход 12 В	есть, 1 розетка
Габариты (ШхВхГ)	683x542x540 мм
Вес	82 кг

Отзывы о бензиновом генераторе HAMMER GNR5500B

Давид: Бензогенератор HAMMER GNR5500B — шумный. Великоват расход топлива(почти 2 л в час). Периодически приходится масло доливать, совсем незначительно, но все же подъедает. Как видите без недостатков не обошлось. Но все равно генератор я считаю хорошим. Для меня в нем главное-надежность. Пользуюсь второй год и заморачиваться с ремонтом еще не приходилось. Заводиться в мороз стабильно, не требует внимания. Завел с утра и вечером заглушил. Перегрева еще не было, система охлаждения хоть и воздушная, но работает исправно. Не только в качестве резерва можно использовать, но и как постоянный источник питания. Советую.

Владимир: Мощная и качественная электростанция. Стоит своих денег, в работе проявила себя только с положительной стороны (в основном на стройке), все, кто пользовался – довольны, хотя о Хаммере все, наверное, наслышаны не самые лестные вещи, а нам повезло, поэтому и посоветовать можно эту модель.

Иван: Купил давно и не жалею, просматривал и более дорогие аналоги, хорошо, что не переплатил. Работаю с генератором Hammer GNR5500B и в своем гараже, и на объектах. В переноске не сильно удобен, но можно и потерпеть, потому что стоимость отрабатывает и ни раз не подвел в работе.

Бензиновый генератор HUTER DY6500LX

Советуем к прочтению другие наши статьи

Бензиновый генератор Huter DY6500LX — представитель линейки компактных переносных электрогенерирующих устройств, предназначенных для бытового применения там, где нужен мощный и мобильный источник электроэнергии. Агрегат имеет два выхода на 220 В. Он оснащен топливным баком на 22 литра, мощным бензиновым четырехтактным одноцилиндровым двигателем, расходующим 1,8 литра бензина в час с электрическим и ручным стартером. Генераторная машина способна производить переменный ток бытовых параметров (220 В/ 50 Гц) и мощностью до 5000 Вт. Есть, так же системы управления, контроля и безопасности (датчик уровня масли, топлива, автоматический регулятор напряжения, защита от короткого замыкания и перегрузок, вольтметр), позволяющие качественно эксплуатировать устройство. Генератор может использоваться как основной, дополнительный или аварийный источник электроэнергии. Уровень шума в пределах 71 Дб и вес 84 кг.

Благодаря своей компактности и мобильности бензогенератор Huter DY6500LX с успехом применяются там, где на данный момент отсутствует централизованное обеспечение электроэнергией, но есть необходимость подключения электропотребителей соответствующей мощности (электроинструмент, средства связи, оргтехника, бытовая техники и т.д.). К таким местам можно отнести загородные дома, а так же строительные площадки, офисы, лечебные учреждения, передвижные ремонтные мастерские и др.

Фото бензинового генератора Huter DY6500LX

Технические характеристики бензогенератора Huter DY6500LX

Характеристики	Параметр
Тип электростанции	бензиновая
Тип запуска	ручной, электрический
Число фаз	1 (220 вольт)
Двигатель	Huter
Мощность двигателя (л. с.)	13
Число тактов	4
Объем топливного бака (л)	22
Число розеток 220 В	2
Активная мощность (кВт)	5
Максимальная мощность (кВт)	5.5
Мощность	4.5 — 5.5 кВт, 5.5 — 6.5 кВт
Частота, Гц	50
Номинальное напряжение, В	220
Мощность (кВт)	5
Охлаждение	Воздушное
Объём топливного бака, л	22
Уровень шума дБ (А)	71
Вес(кг)	77
Гарантия (мес.)	12
Страна производитель	Китай
Бренд	Huter
Родина бренда	Германия

Отзывы о бензиновом генераторе Huter DY6500LX

Алексей: Покупал электростанцию Huter DY6500LX в 2014г. Обошелся тогда за 21тр. Пользуюсь более трех лет. Во время стройки дома бывало работал по пол дня без остановок. Правда, сейчас запускаю по несколько раз в год и не надолго. Минут по 15-30 работает. Когда электричество отключают. Редко бывает необходимость по 1-2 часа или дольше. На третьем году прикупил к нему АКБ за 1,5тр. Стартует с АКБ очень легко. С ключиком стартера любая девушка справится. Покупал с дальним прицелом, чтобы подключить автозапуск. Но, пока руки и деньги не доходят. Использую в «ручном» режиме в качестве резервного питания на даче. Тащит весь первый этаж дома. Отопление, водоснабжение, освещение, бытовую технику и электро инструмент. При такой загрузке полного бака хватает на 8-10ч работы.

Иван: Живу в частном доме, электрическая линия, ведущая к нашему поселку, старая и изношенная. Как ветер с сильными порывами, так обрыв. Стало понятно, что без генератора так и будем мучиться. С момента покупки прошло около полутора лет, и бензиновый электрогенератор Хутер DY6500LX пока не подвел, один раз только свечу поменял. Заводится как ключом, так и с ручного стартера. Работает от него несколько лампочек, холодильник, телевизор, короче, все приборы.

Николай: Поменял КИПОР 8кВт на этот и не разу не пожалел! Работает тише, качество намного лучше (все приборы хорошо работают). В -15 решил попробовать завести (масло обычное, летнее — не успел еще поменять). Со стартера не завелся — только крутит, а вот с ручки с 5го раза завелся. Я этому очень был рад! Генератор Huter DY6500LX просто стоит на улице, только под фанерой.

Самый маленький бензогенератор — рейтинг лучших моделей, фото

Все генераторы условно разделяют на легкие и тяжелые, маленькие и большие. На полках современных магазинов можно увидеть маленькие портативные бензогенераторы, для хранения которых не требуется специального места. Что касается тяжелых моделей, то их редко встретишь в магазинах, ведь используются они в промышленности и строительстве.

Если вы планируете отправиться в путешествие или просто отдохнуть на берегу моря дикарями, было бы неплохо взять с собой в дорогу самый маленький бензогенератор, который можно будет использовать для освещения места отдыха. При выборе портативного устройства, многие обязательно обращают внимание на габариты генератора, ведь помимо него в багажник нужно поместить еще и другие полезные для отдыха вещи и предметы.

Patriot Power RPG-900L

Бензиновый генератор с размерами 370x315x315 мм компании Patriot считается самой маленькой электростанцией, которая отлично подходит для электроснабжения садовых участков, куда не подведено электричество. Данное техническое устройство можно применять и как резервный источник энергообеспечения.

Patriot Power RPG-900L

Небольшой вес генератора позволяет его без проблем транспортировать и переносить. Одним из преимуществ агрегата является его эффективная работа в сложных условиях. Запуск бензогенератора с двухтактным двигателем осуществляется при помощи ручного стартера.

Huter HT950A

Размеры переносного бензогенератора компании Huter – 365x376x308 мм. Этот агрегат, как и предыдущий, подходит для энергообеспечения небольших земельных участков, когда необходимость в электрическом питании возникает на небольшие временные промежутки. Кроме того бензиновый генератор Huter HT950A мощностью 0,65 кВт используют для зарядки автомобильных аккумуляторов с кислотным электролитом.

Huter HT950A

Переносное устройство состоит из, работающего на неэтилированном топливе, двухтактного одноцилиндрового двигателя, в котором топливо сгорает внутри рабочей камеры. Смазывается мотор путем разбрызгивания полусинтетического масла. В случае отсутствия смазки, происходит блокировка двигателя. Запуск мотора осуществляется при помощи ручного тросового стартера.

На работу бензогенератора не влияют погодные условия, поскольку охлаждается агрегат воздушным способом. Уровень шума, издаваемый бензогенератором при работе, составляет 57 дБ. Именно такой уровень шума издает обычная электрическая бритва. Данная модель подходит для эксплуатации при достаточно низких и высоких температурах: от -20 до +40 градусов.

Топливный бак генератора рассчитан на 4,2 литра топлива. Для удобства переноски верхнюю часть корпуса агрегата оснастили ручкой. Весит бензогенератор около 20 килограмм.

Hyundai HHY 960 A

Генератор Hyundai HHY 960 A представляет собой компактную миниэлектростанцию небольших габаритов, оснащенную двухтактным двигателем. Размеры агрегата не слишком отличаются от описанных выше моделей: 370х310х320 мм.

Hyundai HHY 960 A

Переносной бензогенератор станет палочкой-выручалочкой, когда нужно подать напряжение на телевизор и несколько лампочек, его часто берут с собой на рыбалку или в походы. В случае использования 70% от номинальной мощности, устройство может работать в течение 10 часов.

Briggs&Stratton P 2000

Briggs&Stratton P 2000

Конструктивные особенности данной модели очень схожи с предыдущими бензогенераторами, однако отличия все же имеются. Бензиновый генератор компании Briggs&Stratton инверторного типа, что делает его более экономичным в эксплуатации, кроме того он производит электрическую энергию более высокого качества. Единственный недостаток модели – высокая стоимость.

Вес — генератор — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2

Вес — генератор

Cтраница 2

В тоже время в передвижных генераторах нежелательно увеличение емкости газосборника, так как это приводит к повышению веса генератора.  [16]

Для расширения диапазона изменения F и v, в котором используется полная мощность дизеля, или для уменьшения веса генератора при заданном диапазоне изменения F и v применяют ослабление магнитного поля тяговых электродвигателей.  [17]

Уменьшение ширины зубцов ротора снижает величину полного потока машины, что позволяет уменьшить размеры магнитной цепи и, следовательно, снизить вес генератора и расход конструктивных материалов.  [18]

В описанных одноступенчатых регуляторах Величину добавочного сопротивления уменьшать нельзя, так как она определяется заданным значением максимального числа оборотов генератора Птах Следовательно, в этом случае для уменьшения разрывной мощности контактов необходимо ограничивать ток возбуждения Ie max, что ведет к увеличению размеров обмотки возбуждения, а следовательно, размеров и веса генератора.  [19]

Она состоит из генератора Г-3 напряжением 12 0 и выпрямленной мощностью 2000 вт, а также выпрямителя РС-29. Вес генератора с выпрямителем равен 40 кг, удельная мощность составляет 50 вт / кг.  [20]

Для защиты магистральных газопроводов от почвенной коррозии может быть применена станция катодной защиты КСВ-5 с ветро-электрогенератором ВЭ-5. Вес генератора около 400 кг, его мощность зависит от скорости ветра и изменяется в следующих пределах.  [21]

Путем выбора достаточно высокого передаточного отношения привода можно достигнуть того, чтобы включение генератора и число оборотов ротора, при котором генератор отдает поминальную мощность, соответствовало числу оборотов вала двигателя холостого хода, вследствие чего генератор отдает номинальную мощность уже при этом режиме работы двигателя. Вес генератора значительно понижается из-за отсутствия коллектора и щеток; однако общее снижение веса установки оказывается очень небольшим, так как при наличии генератора переменного тока в систему электрооборудования приходится дополнительно вводить выпрямитель переменного тока, который выполняет функции коллектора. Абсолютное снижение общего веса установки все же возможно путем повышения числа оборотов ротора, так как при более высоком числе оборотов с помощью одного и того же количества активных материалов может быть получена более высокая мощность. Вследствие этого при генераторах переменного тока мощностью 1500 вт, устанавливаемых на автобусах, для которых является характерным длительная работа двигателя на малых числах оборотов холостого хода ( 50 — 60 % от общего времени пребывания на линии), при большом повышающем передаточном отношении привода генератора ( 1: 3 5 — 1: 4) общий вес установки снижается на 50 % по сравнению с генераторами постоянного тока.  [22]

Как можно видеть из кривых, вес генераторов мощностью 7 5 ква и всей системы непрерывно уменьшается с возрастанием частоты. Следовательно, имеется частота, начиная с которой в емкостных стабилизаторах нецелесообразно предусматривать повышающий трансформатор.  [23]

Вес генератора компрессоров — Справочник химика 21

    Ниже приводятся основные требования техники безопасности при эксплуатации ацетиленовых генераторов, компрессоров, баллонов и при приготовлении гератоля, а также необходимые противопожарные мероприятия. [c.280]

    Переносные ацетиленовые генераторы для работы следует устанавливать на открытых площадках. Допускается временное использование их в хорошо проветриваемых помещениях. Ацетиленовые генераторы необходимо ограждать и размещать на расстоянии не менее 10 м от места проведения сварочных работ, от открытого огня и сильно нагретых предметов, от мест забора воздуха компрессорами и вентиляторами. Баллоны, устанавливаемые в помещениях, должны находиться от радиаторов отопления и других отопительных приборов и печей на расстоянии не менее 1 м, а от источников тепла с открытым огнем — не менее 5 м. Во время работы баллон с горючим газом должен находиться на расстоянии не менее 2—3 м от кислородного баллона. [c.216]

    Так, газотурбинная установка ГТ-700-4, предназначенная для нагнетания природного газа, состоит из газовой турбины, осевого компрессора, нагнетателя, редуктора с турбодетандером, генератора и камеры сгорания. Очищенный от механических примесей воздух поступает в осевой компрессор, где сжимается до 5 ат и направляется в регенератор для подогрева отходящими газами турбины до более высокой температуры. В камере сгорания происходит сгорание топлива в потоке горячего сжатого воздуха. Продукты сгорания с температурой 700° С поступают в двухступенчатую активно-реактивную турбину, где расширяются, совершая работы, затем проходят регенератор и далее выбрасываются в атмосферу. Турбина через редуктор приводит во вращение вал нагнетателя, сжимающего природный газ. [c.292]

    В производстве слабой азотной кислоты под абсолютным давлением 7,3 ат применяют газотурбинный агрегат ГТТ-3, состоящий из осевого компрессора, дожимающего нагнетателя, газовой турбины и генератора переменного тока. Осевой компрессор типа ГТ-600-1,5 сжимает воздух до 3,53 ат. Далее воздух поступает в дожимающий нагнетатель типа 360-21-4, где сжимается до 7,3 ат и направляется в установку производства слабой азотной кислоты. Номинальная производительность компрессора 1000 м мин. Агрегат приводится в работу с помощью газовой турбины мощностью 7250 кВт, работающей на природном газе. [c.292]

    ПРИМЕНЕНИЕ СМАЗОЧНЫХ МАТЕРИАЛОВ ДЛЯ КОМПРЕССОРОВ, ПРИВОДОВ ПОДВАГОННОГО ГЕНЕРАТОРА, ЕГО ПОДШИПНИКОВ И АККУМУЛЯТОРНЫХ БАТАРЕЙ ПАССАЖИРСКИХ ВАГОНОВ [c. 172]

    Не следует устанавливать переносные ацетиленовые генераторы в помещениях, где имеются продукты, способные образовать

Калькулятор оценок

Используйте этот калькулятор, чтобы узнать оценку курса на основе средневзвешенных значений. Этот калькулятор принимает как числовые, так и буквенные оценки. Он также может рассчитать оценку, необходимую для оставшихся заданий, чтобы получить желаемую оценку за текущий курс.

Калькулятор итоговых оценок

Воспользуйтесь этим калькулятором, чтобы узнать оценку, необходимую на заключительном экзамене, чтобы получить желаемую оценку за курс. Он принимает буквенные оценки, процентные оценки и другие числовые значения.

В калькуляторах выше используются следующие буквенные оценки и их типичные соответствующие числовые эквиваленты, основанные на оценках.

Letter Grade	GPA	Процентное соотношение
A +	4,3	97-100%
A	4	93-96%
A-	3,7	90-92%
Б +	3. 3	87-89%
B	3	83-86%
B-	2,7	80-82%
C +	2,3	77-79%
C	2	73-76%
C-	1,7	70-72%
D +	1,3	67-69%
D	1	63-66%
D-	0.7	60-62%
F	0	0-59%

Краткая история различных систем оценивания

В 1785 году студенты Йельского университета были ранжированы на основе «optimi», являющегося наивысшим рангом, за которым следовали вторые optimi, inferiore (ниже) и pejores (хуже). В Уильяме и Мэри студенты были оценены либо как № 1, либо как № 2, где № 1 представлял студентов, которые были первыми в своем классе, а № 2 представляли тех, кто был «аккуратным, правильным и внимательным. «Тем временем в Гарварде студенты оценивались по числовой системе от 1 до 200 (за исключением математики и философии, где использовались 1–100). Позже, вскоре после 1883 года, Гарвард использовал систему« Классов », в которой учащиеся были либо классами, либо I, II, III, IV или V, где V означает неудовлетворительную оценку. Все эти примеры демонстрируют субъективный, произвольный и непоследовательный характер, с которым разные учебные заведения оценивают своих студентов, демонстрируя необходимость более стандартизированной, хотя и столь же произвольной оценочная система.

В 1887 году колледж Маунт-Холиок стал первым колледжем, в котором использовались буквенные оценки, аналогичные тем, которые обычно используются сегодня. Колледж использовал шкалу оценок с буквами A, B, C, D и E, где E означало плохую оценку. Однако эта система оценок была намного строже, чем те, которые обычно используются сегодня, и плохая оценка определялась как что-либо ниже 75%. Позже колледж изменил свою систему оценок, добавив букву F для плохой оценки (все еще ниже 75%). Эта система с использованием буквенной шкалы оценок становилась все более популярной в колледжах и средних школах, что в конечном итоге привело к системам буквенной оценки, обычно используемым сегодня.Тем не менее, все еще существуют значительные различия относительно того, что может составлять A, или того, использует ли система плюсы или минусы (например, A + или B-), среди других различий.

Альтернатива буквенной системе оценок

Буквенные оценки позволяют легко обобщить успеваемость учащегося. Они могут быть более эффективными, чем качественные оценки в ситуациях, когда «правильные» или «неправильные» ответы могут быть легко определены количественно, например, экзамен по алгебре, но сами по себе могут не дать студенту достаточной обратной связи в отношении оценки, такой как письменная работа ( что гораздо более субъективно).

Хотя письменный анализ работы каждого отдельного учащегося может быть более эффективной формой обратной связи, существует аргумент, что учащиеся и родители вряд ли прочитают отзывы, и что у учителей нет времени для написания такого анализа. Однако этот тип системы оценивания имеет приоритет в школе Святой Анны в Нью-Йорке, частной школе, ориентированной на искусство, в которой нет буквенной системы оценок. Вместо этого учителя пишут анекдотические отчеты для каждого ученика.Этот метод оценки нацелен на содействие обучению и совершенствованию, а не на получение определенной буквенной оценки по курсу. К лучшему или к худшему, однако, эти типы программ составляют меньшинство в Соединенных Штатах, и, хотя опыт может быть лучше для учащегося, в большинстве учебных заведений по-прежнему используется довольно стандартная система буквенных оценок, к которой учащимся придется приспосабливаться. Время, затрачиваемое на этот метод оценки учителей / профессоров, вероятно, нецелесообразно в университетских городках с сотнями студентов на курс.Таким образом, хотя есть и другие средние школы, такие как Sanborn High School, которые подходят к оцениванию более качественно, еще предстоит увидеть, можно ли масштабировать такие методы оценивания. До тех пор более общие формы оценивания, такие как буквенная система оценивания, вряд ли будут полностью заменены. Однако многие преподаватели уже пытаются создать среду, ограничивающую роль оценок в мотивации учащихся. Можно возразить, что комбинация этих двух систем, вероятно, будет наиболее реалистичным и эффективным способом обеспечить более стандартизированную оценку студентов, одновременно способствуя обучению.

Калькулятор ИМТ

Результат

ИМТ = 20,1 кг / м ² ( Нормальный )

• Диапазон здорового ИМТ: 18,5 кг / м ² — 25 кг м ²
• Здоровый вес для роста: 59,9 кг — 81,0 кг
• Весовой индекс: 11,1 кг / м ³

Калькулятор индекса массы тела (ИМТ) может использоваться для расчета значения ИМТ и соответствующего статуса веса с учетом возраста. Используйте вкладку «Метрические единицы» для Международной системы единиц или вкладку «Другие единицы» для преобразования единиц в американские или метрические единицы. Обратите внимание, что калькулятор также вычисляет Ponderal Index в дополнение к BMI, оба из которых подробно обсуждаются ниже.

BMI введение

ИМТ — это показатель худобы или полноты человека, основанный на его росте и весе, и предназначен для количественной оценки массы ткани. Он широко используется в качестве общего индикатора того, соответствует ли человек своему росту.В частности, значение, полученное при вычислении ИМТ, используется для классификации того, имеет ли человек недостаточный вес, нормальный вес, избыточный вес или ожирение, в зависимости от того, в какой диапазон попадает это значение. Эти диапазоны ИМТ варьируются в зависимости от таких факторов, как регион и возраст, и иногда делятся на подкатегории, такие как сильно пониженный вес или очень тяжелое ожирение. Избыточный или недостаточный вес может иметь значительные последствия для здоровья, поэтому, хотя ИМТ является несовершенным показателем здоровой массы тела, это полезный индикатор того, требуются ли какие-либо дополнительные тесты или действия. Обратитесь к таблице ниже, чтобы увидеть различные категории на основе ИМТ, которые используются калькулятором.

Таблица ИМТ для взрослых

Это рекомендованная Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) масса тела на основе значений ИМТ для взрослых. Применяется как для мужчин, так и для женщин от 18 лет и старше.

Таблица ИМТ для взрослых

Это график категорий ИМТ на основе данных Всемирной организации здравоохранения. Пунктирными линиями обозначены подразделения в рамках основной категоризации.

Таблица ИМТ для детей и подростков 2-20 лет

Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) рекомендуют категоризацию ИМТ для детей и подростков в возрасте от 2 до 20 лет.

Таблица ИМТ для детей и подростков в возрасте 2-20 лет

Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) График роста процентилей ИМТ к возрасту.

Риски, связанные с лишним весом

Избыточный вес увеличивает риск ряда серьезных заболеваний и состояний здоровья. Ниже приведен список указанных рисков по данным Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC):

• Высокое кровяное давление
• Более высокий уровень холестерина ЛПНП, который широко считается «плохим холестерином», более низкий уровень холестерина ЛПВП, который в умеренных количествах считается хорошим холестерином, и высокий уровень триглицеридов
• Сахарный диабет II типа
• Ишемическая болезнь сердца
• Ход
• Болезнь желчного пузыря
• Остеоартроз, разновидность заболевания суставов, вызванная разрушением суставного хряща
• Апноэ во сне и проблемы с дыханием
• Некоторые виды рака (эндометрия, молочной железы, толстой кишки, почек, желчного пузыря, печени)
• Низкое качество жизни
• Психические заболевания, такие как клиническая депрессия, тревога и другие
• Боли в теле и трудности с некоторыми физическими функциями
• Как правило, повышенный риск смерти по сравнению с людьми со здоровым ИМТ

Как видно из приведенного выше списка, избыточный вес может иметь множество отрицательных, в некоторых случаях летальных исходов. Как правило, человек должен стараться поддерживать ИМТ ниже 25 кг / м ² , но в идеале должен проконсультироваться со своим врачом, чтобы определить, нужно ли ему вносить какие-либо изменения в свой образ жизни, чтобы стать более здоровым.

Риски, связанные с недостаточным весом

Недостаточный вес имеет свои риски, перечисленные ниже:

• Недоедание, авитаминоза, анемия (снижение способности переносить сосуды)
• Остеопороз, заболевание, вызывающее слабость костей, повышающее риск их перелома
• Снижение иммунной функции
• Проблемы роста и развития, особенно у детей и подростков
• Возможные репродуктивные проблемы у женщин из-за гормонального дисбаланса, который может нарушить менструальный цикл.У женщин с недостаточным весом также выше вероятность выкидыша в первом триместре
• Возможные осложнения после операции
• Как правило, повышенный риск смерти по сравнению с людьми со здоровым ИМТ

В некоторых случаях недостаточный вес может быть признаком какого-либо основного состояния или заболевания, например нервной анорексии, которое имеет свои риски. Проконсультируйтесь с врачом, если вы считаете, что у вас или у кого-то из ваших знакомых недостаточный вес, особенно если причина недостаточного веса не очевидна.

Ограничения ИМТ

Хотя ИМТ является широко используемым и полезным индикатором здоровой массы тела, у него есть свои ограничения. ИМТ — это только оценка, которая не может принимать во внимание состав тела. Из-за большого разнообразия типов телосложения, а также распределения мышечной, костной массы и жира, ИМТ следует рассматривать вместе с другими измерениями, а не использовать в качестве единственного метода для определения здоровой массы тела человека.

Для взрослых:

ИМТ не может быть полностью точным, потому что он является мерой избыточной массы тела, а не избыточного жира.На ИМТ также влияют такие факторы, как возраст, пол, этническая принадлежность, мышечная масса и жировые отложения, а также уровень активности, среди прочих. Например, пожилой человек, имеющий нормальный вес, но совершенно неактивный в повседневной жизни, может иметь значительное количество лишнего жира, даже если он не тяжелый. Это будет считаться нездоровым, в то время как более молодой человек с более высоким мышечным составом и тем же ИМТ будет считаться здоровым. У спортсменов, особенно бодибилдеров, которых можно было бы считать избыточным весом из-за того, что мышцы тяжелее жира, вполне возможно, что они действительно имеют здоровый вес для их состава тела.Как правило, согласно CDC:

• Пожилые люди, как правило, имеют больше жира, чем молодые люди с таким же ИМТ.
• У женщин, как правило, больше жира, чем у мужчин с таким же ИМТ.
• Мускулистые люди и хорошо тренированные спортсмены могут иметь более высокий ИМТ из-за большой мышечной массы.

У детей и подростков:

Те же факторы, которые ограничивают эффективность ИМТ для взрослых, могут также применяться к детям и подросткам.Кроме того, рост и уровень полового созревания могут влиять на ИМТ и жировые отложения у детей. ИМТ является лучшим индикатором избыточного жира у детей с ожирением, чем у детей с избыточным весом, у которых ИМТ может быть результатом повышенного уровня либо жировой, либо обезжиренной массы (всех компонентов тела, кроме жира, который включает воду, органы и т. мышцы и др.). У худых детей разница в ИМТ также может быть связана с обезжиренной массой.

При этом ИМТ является довольно показательным показателем телесного жира для 90-95% населения и может эффективно использоваться вместе с другими показателями для определения здоровой массы тела человека.

Формула ИМТ

Ниже приведены уравнения, используемые для расчета ИМТ в Международной системе единиц (SI) и обычной системе США (USC) на примере человека весом 5’10 дюймов и 160 фунтов:

Индекс пондеральности

Ponderal Index (PI) похож на BMI в том, что он измеряет худобу или полноту человека в зависимости от его роста и веса. Основное различие между PI и BMI — это куб, а не квадрат роста в формуле (приведенной ниже). Хотя ИМТ может быть полезным инструментом при рассмотрении больших групп населения, он ненадежен для определения худобы или полноты у людей. Хотя ИП страдает аналогичными соображениями, ИП более надежен для использования с очень высокими или низкорослыми людьми, в то время как ИМТ имеет тенденцию регистрировать нехарактерно высокий или низкий уровень жира в организме для людей с крайними пределами диапазона роста и веса.Ниже приведено уравнение для расчета PI индивидуума с использованием USC, опять же с использованием в качестве примера человека ростом 5 футов 10 дюймов и весом 160 фунтов:

Построение графиков с помощью графератора

Якоб Боссек

20.12.2017

Бенчмаркинг алгоритмов для задач (комбинаторной) оптимизации обычно выполняется путем запуска набора алгоритмов на наборе тестовых задач. Часто из-за нехватки реальных данных набор тестов состоит из искусственно созданных тестовых задач. Искусственные задачи позволяют 1) генерировать произвольное множество экземпляров за короткое время и 2) создавать задачи разного уровня сложности путем применения теоретических знаний.

В пакете графератора реализован модульный подход к генерации графов, вдохновленный проектом MOST. (Расширяемый) набор генераторов узлов, ребер и весов позволяет быстро и удобно генерировать графы, используя трехэтапный подход.

1. Поколение узла : здесь топология сети определяется путем размещения точек на евклидовой плоскости.
2. Пограничное поколение : Установлены связи между узлами.
3. Создание веса : Стоимость / вес назначаются каждому ребру.

Каждый из шагов может повторяться несколько раз (например, сначала некоторые узлы, которые служат центрами кластеров, добавляются до того, как кластеры будут заполнены узлами на следующем этапе). После завершения шага ни один из предыдущих шагов больше не может быть выполнен. Например, после добавления некоторых ребер добавление дополнительных узлов невозможно. Процесс показан на следующей диаграмме.

Следующий код поддерживает диаграмму рабочего процесса с первым примером. Здесь мы генерируем полный граф с n = 20 узлами, равномерно размещенными случайным образом в квадрате [0, 10] x [0, 10]. Каждому ребру присваивается два веса (оба веса взяты из U (5, 10) -распределения).

  библиотека (графератор)
задавать.семена (1) # воспроизводимость
g = график (нижний = 0, верхний = 10)
g = addNodes (g, n = 20, генератор = addNodesUniform)
g = addEdges (g, генератор = addEdgesComplete)
g = addWeights (g, generator = addWeightsRandom, method = runif, min = 5, max = 10)
g = addWeights (g, generator = addWeightsRandom, method = runif, min = 5, max = 10)
печать (г)
#> ГРАФИЧЕСКИЙ ГРАФИК
#> # узлов: 20 (UNG)
#> #edges: 190 (CEG)
#> # веса на край: 2 (RWG, RWG)
do. call (gridExtra :: grid.arrange, c (график (g), list (nrow = 1)))  

Предварительная обработка графических данных

image_dataset_from_directory функция

  тс.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory (
    каталог
    label = "предполагаемый",
    label_mode = "int",
    class_names = Нет,
    color_mode = "RGB",
    batch_size = 32,
    image_size = (256, 256),
    shuffle = True,
    семя = Нет,
    validation_split = Нет,
    подмножество = Нет,
    интерполяция = "билинейный",
    follow_links = Ложь,
)
  

Создает tf.data.Dataset из файлов изображений в каталоге.

Если ваша структура каталогов:

  main_directory /
...class_a /
...... a_image_1.jpg
...... a_image_2.jpg
... class_b /
...... b_image_1.jpg
...... b_image_2.jpg
  

Затем вызов image_dataset_from_directory (main_directory, labels = 'inferred') вернет tf. data.Dataset , который возвращает пакеты изображений из подкаталоги class_a и class_b вместе с метками 0 и 1 (0 соответствует class_a и 1 соответствует class_b ).

Поддерживаемые форматы изображений: jpeg, png, bmp, gif.Анимированные гифки обрезаются до первого кадра.

Аргументы

• каталог : каталог, в котором расположены данные. Если меток «предполагаемый», он должен содержать подкаталоги, каждый из которых содержит изображения для класса. В противном случае структура каталогов игнорируется.
• метки : Либо «предполагаемый» (метки генерируются из структуры каталогов), или список / кортеж целочисленных меток того же размера, что и количество файлы изображений, найденные в каталоге.Этикетки следует отсортировать по в алфавитно-цифровом порядке путей к файлам изображений (получено через os. walk (каталог) на Python).
• label_mode : — ‘int’: означает, что метки закодированы как целые числа (например, для sparse_categorical_crossentropy потеря ). — «категоричный» означает, что ярлыки закодирован как категориальный вектор (например, для потери categoryorical_crossentropy ). — «двоичный» означает, что метки (их может быть только 2) кодируются как float32 скаляров со значениями 0 или 1 (е.грамм. для binary_crossentropy ). — Нет (без ярлыков).
• имя_класса : Допустимо, только если «метки» являются «предполагаемыми». Это явный список имен классов (должен совпадать с именами подкаталогов). Используемый контролировать порядок занятий (в противном случае используется алфавитно-цифровой порядок).
• color_mode : Одно из значений «оттенки серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будут ли изображения преобразованы в иметь 1, 3 или 4 канала.
• batch_size : Размер пакетов данных.По умолчанию: 32.
• image_size : Размер для изменения размера изображений после их чтения с диска. По умолчанию (256, 256) . Поскольку конвейер обрабатывает пакеты изображений, которые все должны иметь того же размера, это должно быть предусмотрено.
• перемешать : перемешивать ли данные. По умолчанию: True. Если установлено значение False, данные сортируются в алфавитно-цифровом порядке.
• seed : необязательное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
• validation_split : необязательное число с плавающей запятой между 0 и 1, часть данных, которые нужно зарезервировать для проверки.
• подмножество : Одно из «обучение» или «проверка». Используется, только если установлено значение validation_split .
• интерполяция : Строка, метод интерполяции, используемый при изменении размера изображений. По умолчанию билинейный . Поддерживает билинейный , ближайший , бикубический , площадь , lanczos3 , lanczos5 , гауссов , mitchellcubic .
• follow_links : посещать ли подкаталоги, на которые указывают символические ссылки.По умолчанию False.

Возврат

A tf.data.Dataset объект. — Если label_mode имеет значение None, это дает float32 тензоров формы (размер_пакета, размер_изображения [0], размер_изображения [1], число_каналов) , кодирование изображений (правила относительно num_channels см. ниже). — В противном случае будет получен кортеж (изображения, метки) , где изображений имеет форму (batch_size, image_size [0], image_size [1], num_channels) , и меток следует формату, описанному ниже.

Правила относительно формата этикеток: — если label_mode равен int , метки представляют собой тензор формы int32 (размер_пакции) . — если label_mode является двоичным , метки являются тензором float32 1 и 0 формы (batch_size, 1) . — если label_mode — это категориальный , метки являются тензором float32 формы (batch_size, num_classes) , что представляет собой горячую кодирование индекса класса.

Правила относительно количества каналов в полученных изображениях: — если color_mode составляет оттенков серого , в тензорах изображения 1 канал. — если color_mode — это rgb , В тензоре изображения есть 3 канала. — если color_mode — это rgba , В изображении есть 4-х канальные тензоры.

load_img функция

  tf.keras.preprocessing.image.load_img (
    path, grayscale = False, color_mode = "rgb", target_size = None, interpolation = "ближайший"
)
  

Загружает изображение в формат PIL.

использование:

  изображение = tf.keras.preprocessing.image.load_img (путь_к образу)
input_arr = keras.preprocessing.image.img_to_array (изображение)
input_arr = np.array ([input_arr]) # Преобразование отдельного изображения в пакет.
прогнозы = model.predict (input_arr)
  

Аргументы

• путь : путь к файлу изображения.
• оттенки серого : УСТАРЕЛО используйте color_mode = "grayscale" .
• color_mode : Одно из значений «оттенки серого», «rgb», «rgba».По умолчанию: «rgb». Желаемый формат изображения.
• target_size : Либо Нет (по умолчанию исходный размер) или кортеж целых чисел (img_height, img_width) .
• интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения. Поддерживаемые методы: «ближайший», «билинейный» и «бикубический». Если установлена ​​PIL версии 1.1.3 или новее, то «lanczos» также поддерживается.Если установлена ​​PIL версии 3.4.0 или новее, «бокс» и «Hamming» также поддерживаются. По умолчанию используется «ближайший».

Возврат

Экземпляр образа PIL.

Повышает

• ImportError : если PIL недоступен.
• ValueError : если метод интерполяции не поддерживается.

img_to_array функция

  tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img, data_format = None, dtype = None)
  

Преобразует экземпляр изображения PIL в массив Numpy.

использование:

  из изображения импорта PIL
img_data = np. random.random (размер = (100, 100, 3))
img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img (img_data)
массив = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img)
  

Аргументы

• img : входной экземпляр образа PIL.
• data_format : формат данных изображения, может быть либо «channels_first», либо «каналы_последний».По умолчанию Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.image_data_format () используется (если вы его не изменили, по умолчанию «channels_last»).
• dtype : Dtype для использования. По умолчанию Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.floatx () используется (если вы его не изменили, по умолчанию на «float32»)

Возврат

Массив 3D Numpy.

Повышает

• ValueError : если недопустимый img или data_format передается.

ImageDataGenerator класс

  tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator (
    featurewise_center = Ложь,
    samplewise_center = Ложь,
    featurewise_std_normalization = Ложь,
    samplewise_std_normalization = Ложь,
    zca_whitening = Ложь,
    zca_epsilon = 1e-06,
    диапазон_ вращения = 0,
    width_shift_range = 0,0,
    height_shift_range = 0,0,
    яркость_диапазона = Нет,
    shear_range = 0,0,
    zoom_range = 0,0,
    channel_shift_range = 0,0,
    fill_mode = "ближайший",
    cval = 0.0,
    horizontal_flip = Ложь,
    vertical_flip = Ложь,
    rescale = Нет,
    preprocessing_function = Нет,
    data_format = Нет,
    validation_split = 0,0,
    dtype = Нет,
)
  

Генерация пакетов данных тензорного изображения с увеличением данных в реальном времени.

Данные будут зацикливаться (пакетами).

Аргументы

• featurewise_center : Boolean. Установите для входного среднего значения 0 по набору данных по функциям.
• samplewise_center : логический.Установите для каждого образца среднее значение 0.
• featurewise_std_normalization : логический. Разделите входные данные по стандартным параметрам набора данных.
• samplewise_std_normalization : логический. Разделите каждый ввод на его стандартное значение.
• zca_epsilon : epsilon для отбеливания ZCA. По умолчанию 1e-6.
• zca_whitening : логический. Нанесите отбеливание ZCA.
• диапазон_ вращения : Внутр. Диапазон градусов для случайных вращений.
• width_shift_range : Float, 1-D array-like или int — float: доля общей ширины, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-мерный массив: случайные элементы из массива. — int: целое число пикселей из интервала (-диапазон_ширина_диапазона, + диапазон_ширины) — При width_shift_range = 2 возможных значений целые числа [-1, 0, +1] , то же, что и для width_shift_range = [- 1, 0, +1] , в то время как с width_shift_range = 1. 0 возможные значения — float в интервале [-1,0, +1,0).
• height_shift_range : Float, 1-D array-like or int — float: доля общей высоты, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-мерный массив: случайные элементы из массива. — int: целое число пикселей из интервала (-диапазон_высоты, + диапазон_высоты) — При height_shift_range = 2 возможных значений целые числа [-1, 0, +1] , то же, что и для height_shift_range = [- 1, 0, +1] , в то время как с height_shift_range = 1.0 возможные значения — float в интервале [-1,0, +1,0).
• диапазон_яркости : кортеж или список из двух чисел с плавающей запятой.Диапазон для комплектации значение сдвига яркости от.
• shear_range : Float. Интенсивность сдвига (Угол сдвига против часовой стрелки в градусах)
• диапазон масштабирования : плавающий или [нижний, верхний]. Диапазон случайного увеличения. Если число с плавающей запятой, [нижний, верхний] = [1-диапазон_увеличения, 1 + диапазон_жума] .
• channel_shift_range : плавающий. Диапазон случайных сдвигов каналов.
• fill_mode : Одно из значений {«постоянный», «ближайший», «отражать» или «переносить»}.По умолчанию — «ближайший». Точки за пределами ввода закрашиваются согласно заданному режиму: — ‘константа’: kkkkkkkk | abcd | kkkkkkkk (cval = k) — ‘ближайший’: aaaaaaaa | abcd | dddddddd — ‘отразить’: abcddcba | abcd | dcbaabcd — ‘обертка’: abcdabcd | abcd | abcdabcd
• cval : Float или Int. Значение, используемое для точек за пределами границ когда fill_mode = "constant" .
• horizontal_flip : логический. Произвольно переворачивайте входы по горизонтали.
• vertical_flip : логический. Произвольно переворачивайте входы по вертикали.
• rescale : коэффициент масштабирования. По умолчанию Нет. Если None или 0, масштабирование не применяется, в противном случае мы умножаем данные на предоставленное значение (после применения всех остальных преобразований).
• preprocessing_function : функция, которая будет применяться к каждому входу. Функция запустится после изменения размера и увеличения изображения. Функция должна принимать один аргумент: одно изображение (тензор Numpy ранга 3), и должен выводить тензор Numpy с той же формой.
• data_format : Формат данных изображения, либо «каналы_первый», либо «каналы_последний». Режим «channels_last» означает, что изображения должны иметь форму (образцы, высота, ширина, каналы) , Режим «channels_first» означает, что изображения должны иметь форму (образцы, каналы, высота, ширина) . По умолчанию используется значение image_data_format , найденное в вашем Файл конфигурации Keras по адресу ~ / . keras / keras.json . Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».
• validation_split : Float. Часть изображений, зарезервированных для проверки (строго между 0 и 1).
• dtype : Dtype для использования для сгенерированных массивов.

Примеры

Пример использования .flow (x, y) :

  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data ()
y_train = np_utils.to_categorical (y_train, num_classes)
y_test = np_utils.to_categorical (y_test, num_classes)
datagen = ImageDataGenerator (
    featurewise_center = Верно,
    featurewise_std_normalization = Верно,
    Rotation_range = 20,
    width_shift_range = 0.2,
    height_shift_range = 0,2,
    horizontal_flip = True)
# вычислить количества, необходимые для поэлементной нормализации
# (стандартное, среднее и основные компоненты, если применяется отбеливание ZCA)
datagen.fit (x_train)
# соответствует модели на пакетах с увеличением данных в реальном времени:
model. fit (datagen.flow (x_train, y_train, batch_size = 32),
          steps_per_epoch = len (x_train) / 32, epochs = эпохи)
# вот более "ручной" пример
для e в диапазоне (эпохах):
    print ('Эпоха', e)
    партии = 0
    для x_batch, y_batch в датагене.поток (x_train, y_train, batch_size = 32):
        model.fit (x_batch, y_batch)
        партии + = 1
        если партии> = len (x_train) / 32:
            # нам нужно разорвать цикл вручную, потому что
            # генератор зацикливается бесконечно
            перемена
  

Пример использования .flow_from_directory (каталог) :

  train_datagen = ImageDataGenerator (
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = True)
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./ 255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        'данные / поезд',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = 32,
        class_mode = 'двоичный')
validation_generator = test_datagen. flow_from_directory (
        'проверка данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = 32,
        class_mode = 'двоичный')
model.fit (
        train_generator,
        steps_per_epoch = 2000,
        эпох = 50,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = 800)
  

Пример совместного преобразования изображений и масок.

  # создаем два экземпляра с одинаковыми аргументами
data_gen_args = dict (featurewise_center = True,
                     featurewise_std_normalization = Верно,
                     диапазон_ вращения = 90,
                     width_shift_range = 0,1,
                     height_shift_range = 0,1,
                     zoom_range = 0,2)
image_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args)
mask_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args)
# Предоставьте одинаковые аргументы начального числа и ключевого слова для методов соответствия и потока
семя = 1
image_datagen.fit (images, augment = True, seed = seed)
mask_datagen. fit (маски, augment = True, seed = seed)
image_generator = image_datagen.flow_from_directory (
    'данные / изображения',
    class_mode = Нет,
    seed = семя)
mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory (
    'данные / маски',
    class_mode = Нет,
    seed = семя)
# объединить генераторы в один, который дает изображение и маски
train_generator = zip (генератор_образа, генератор_маски)
model.fit (
    train_generator,
    steps_per_epoch = 2000,
    эпох = 50)
  

поток метод

  ImageDataGenerator.течь(
    Икс,
    y = Нет,
    batch_size = 32,
    shuffle = True,
    sample_weight = Нет,
    семя = Нет,
    save_to_dir = Нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "png",
    подмножество = Нет,
)
  

Принимает массивы данных и меток, генерирует пакеты расширенных данных.

Аргументы

• x : входные данные. Массив Numpy ранга 4 или кортеж. Если кортеж, первый элемент должен содержать изображения, а второй элемент — другой numpy массив или список массивов numpy, который передается на вывод без любые модификации.Может использоваться для подачи различных данных модели вместе с изображениями. В случае данных в градациях серого ось каналов массив изображений должен иметь значение 1, в случае данных RGB он должен имеет значение 3, а в случае данных RGBA должно иметь значение 4.
• y : Этикетки.
• batch_size : Int (по умолчанию: 32).
• перемешать : Boolean (по умолчанию: True).
• sample_weight : Вес образцов.
• seed : Int (по умолчанию: None).
• save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения. сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
• save_prefix : Str (по умолчанию: '' ). Префикс, используемый для имен файлов сохраненных изображения (актуально, только если установлено значение save_to_dir ).
• save_format : один из «png», «jpeg» (актуально, только если установлено значение save_to_dir ).По умолчанию: «png».
• подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .

Возврат

Итератор , дающий кортежи (x, y) где x — массив данных изображения. (в случае ввода одного изображения) или список массивов numpy (в случае с дополнительные входы) и y — массив numpy соответствующих этикеток.Если sample_weight не равно None, Полученные кортежи имеют вид (x, y, sample_weight) . Если y равно None, возвращается только массив numpy x .

flow_from_dataframe метод

  ImageDataGenerator.flow_from_dataframe (
    фрейм данных
    directory = None,
    x_col = "имя файла",
    y_col = "класс",
    weight_col = Нет,
    target_size = (256, 256),
    color_mode = "RGB",
    классы = Нет,
    class_mode = "категориальный",
    batch_size = 32,
    shuffle = True,
    семя = Нет,
    save_to_dir = Нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "png",
    подмножество = Нет,
    интерполяция = "ближайший",
    validate_filenames = True,
    ** kwargs
)
  

Принимает фрейм данных и путь к каталогу + генерирует пакеты.

Созданные пакеты содержат дополненные / нормализованные данные.

Простое руководство можно найти здесь.

Аргументы

• фрейм данных : фрейм данных Pandas, содержащий пути к файлам относительно каталог (или абсолютные пути, если каталог — Нет) изображений в строковом столбце. Он должен включать другой столбец / ы в зависимости от class_mode : — если class_mode — это "категориальный" (значение по умолчанию) он должен включать столбец y_col с классы каждого изображения.Значения в столбце могут быть строкой / списком / кортежем если один класс или список / кортеж, если несколько классов. — если class_mode — это "двоичный" или "разреженный" он должен включать данный y_col столбец со значениями классов в виде строк. — если class_mode — "raw" или "multi_output" он должен содержать столбцы указано в y_col . — если class_mode равно "input" или Нет нет необходим дополнительный столбец.
• каталог : строка, путь к каталогу для чтения изображений. Если Нет , данные в столбце x_col должны быть абсолютными путями.
• x_col : строка, столбец в кадре данных , который содержит имена файлов (или абсолютные пути, если каталог — Нет ).
• y_col : строка или список, столбцы в фрейме данных , который имеет целевые данные.
• weight_col : строка, столбец в кадре данных , который содержит образец веса.По умолчанию: Нет .
• target_size : кортеж целых чисел (высота, ширина) , по умолчанию: (256, 256) . Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения.
• color_mode : одно из «оттенков серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будь то изображения будут преобразованы в 1 или 3 цветовых канала.
• классы : необязательный список классов (например, ['собаки', 'кошки'] ). По умолчанию Никто. Если не указан, список классов будет автоматически полученный из y_col , который будет отображаться в индексы меток, будет быть буквенно-цифровым).Словарь, содержащий отображение из класса имена для индексов классов можно получить через атрибут индекс_класса .
• class_mode : одно из «двоичный», «категориальный», «вход», «multi_output», «raw», sparse или None. По умолчанию: «категоричный». Режим достижения целей: — "двоичный" : 1D numpy массив двоичных меток, — «категориальный» : двумерный массив numpy меток с горячим кодированием. Поддерживает вывод нескольких этикеток. — «вход» : изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы с автоэнкодерами), — "multi_output" : список значений различных столбцов, — "raw" : numpy массив значений в y_col столбцах, — "sparse" : 1D numpy массив целочисленных меток, — Нет , нет целей возвращаются (генератор выдаст только пакеты данных изображения, что полезно использовать в модели .прогнозировать () ).
• batch_size : размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
• перемешать : следует ли перемешивать данные (по умолчанию: True)
• seed : необязательное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
• save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения. сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
• save_prefix : str.Префикс для использования в именах файлов сохраненных изображений (только актуально, если установлено значение save_to_dir ).
• save_format : один из «png», «jpeg» (актуально, только если установлено значение save_to_dir ). По умолчанию: «png».
• подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
• интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения.Поддерживается методы: "ближайший" , "билинейный" и "бикубический" . Если версия PIL Установлена ​​версия 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos" . Если PIL установлена ​​версия 3.4.0 или новее, также установлены "box" и "hamming" поддерживается. По умолчанию используется «ближайший» .
• validate_filenames : логическое значение, следует ли проверять имена файлов изображений в x_col . Если True , недопустимые изображения будут игнорироваться.Отключение этого опция может привести к ускорению выполнения этой функции. По умолчанию True .
• ** kwargs : устаревшие аргументы для вывода предупреждений об устаревании.

Возврат

DataFrameIterator , выдающий кортежи (x, y) где x — это массив numpy, содержащий пакет изображений с формой (batch_size, * target_size, каналы) и y — это множество соответствующих меток.

flow_from_directory метод

  ImageDataGenerator.flow_from_directory (
    каталог
    target_size = (256, 256),
    color_mode = "RGB",
    классы = Нет,
    class_mode = "категориальный",
    batch_size = 32,
    shuffle = True,
    семя = Нет,
    save_to_dir = Нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "png",
    follow_links = Ложь,
    подмножество = Нет,
    интерполяция = "ближайший",
)
  

Указывает путь к каталогу и генерирует пакеты расширенных данных.

Аргументы

• каталог : строка, путь к целевому каталогу. Он должен содержать один подкаталог для каждого класса. Любые изображения PNG, JPG, BMP, PPM или TIF ​​внутри каждый из подкаталогов дерева каталогов будет включен в генератор. Смотрите этот сценарий Больше подробностей.
• target_size : кортеж целых чисел (высота, ширина) , по умолчанию (256, 256) . Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения.
• color_mode : Одно из значений «оттенки серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будь то изображения будут преобразованы в 1, 3 или 4 канала.
• классы : необязательный список подкаталогов классов (например, ["собаки", "кошки"] ). По умолчанию: Нет. Если не указан, список классов будет автоматически выведен из подкаталога имена / структура в каталоге , где каждый подкаталог будет рассматривается как другой класс (и порядок классов, которые будет отображаться в индексы лейбла, будет буквенно-цифровым).В словарь, содержащий отображение имен классов на класс индексы можно получить через атрибут class_indices .
• class_mode : одно из «категориальный», «двоичный», «разреженный», «ввод» или Нет. По умолчанию: «категоричный». Определяет тип возвращаемых массивов меток: — «категориальными» будут двухмерные метки с горячим кодированием, — «двоичные» будут быть 1D двоичными метками, «sparse» будет 1D целочисленными метками, — «input» будут изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы с автоэнкодеры).- Если None, метки не возвращаются (генератор будет давать только пакеты данных изображения, которые полезно использовать с model.predict () ). Обратите внимание, что в случае class_mode Нет, данные по-прежнему должны находиться в подкаталоге из каталога для правильной работы.
• batch_size : Размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
• перемешать : следует ли перемешивать данные (по умолчанию: True) Если установлено значение False, сортирует данные в алфавитно-цифровом порядке.
• seed : необязательное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
• save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения. сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
• save_prefix : ул. Префикс для использования в именах файлов сохраненных изображений (только актуально, если установлено значение save_to_dir ).
• save_format : один из «png», «jpeg». (актуально, только если установлено значение save_to_dir ).По умолчанию: «png».
• follow_links : следовать ли символическим ссылкам внутри подкаталоги класса (по умолчанию: False).
• подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
• интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения. Поддерживается методы: "ближайший" , "билинейный" и "бикубический" .Если версия PIL Установлена ​​версия 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos" . Если PIL установлена ​​версия 3.4.0 или новее, также установлены "box" и "hamming" поддерживается. По умолчанию используется «ближайший» .

Возврат

A DirectoryIterator , дающий кортежи (x, y) где x — это массив numpy, содержащий пакет изображений с формой (batch_size, * target_size, каналы) и y — это множество соответствующих меток.

函数 式 API — Keras 中文 文档

在 函数 式 API 中 ， 给 定 一些 输入 张 量 和 输出 张 量 ， 可以 通过 方式 实例 化 一个 Модель ：

  от keras.models импортная модель
from keras.layers import Input, Dense

a = Вход (shape = (32,))
b = Плотный (32) (a)
model = Модель (входы = a, выходы = b)
  

模型 将 包含 从 a 到 b 的 计算 的 所有 网络 层。

在 多 输入 或多 输出 模型 的 情况 下 ， 你 也 可以 使用 列表 ：

  модель = Модель (входы = [a1, a2], выходы = [b1, b3, b3])
  

有关 Model 介绍 ， 请 Keras 函数 式 API 指引。

Модель 类 模型 方法

компиляция

 компиляция  (оптимизатор, loss = None, metrics = None, loss_weights = None, sample_weight_mode = None, weighted_metrics = None, target_tensors = None)
  

用于 配置 训练 模型。

参数

• оптимизатор : 字符串 （优化 器 名） 或者 优化 器 实例。 详见 оптимизаторы。
• потеря : 字符串 （目标 函数 名） 或 目标 函数。 详见 убытки。 如果 模型 具有 多个 输出 ， 则 可以 通过 传递 损失 函数 的 字典 或 列表 ， 每个 使用 不同 的 损失。 模型 将 最小 化 的 损失 值 将 是 所有 单个 损失 的 总和。
• метрики : 训练 和 测试 期间 的 模型 评估 标准。 通常 你 会 使用 metrics = ['precision'] 。 要 为 多 输出 模型 的 不同 输出 指定 不同 的 评估 标准 ， 还 可以 传递 一个 字典 ， 如 metrics = {'output_a' ： 'precision'} 。
• loss_weights : 的 指定 标 量 系数 （Python 浮点数） 的 列表 或 字典 ， 用以 衡量 损失 函数 对 不同 的 模型 输出 的 贡献。 将 最小 化 的 误差 值 是 由 loss_weights 系数 加权 的 加权 总和 误差。 是 列表 ， 那么 它 应该 是 与 模型 输出 相对 应 的 1: 1 映射。 如果 是 张 量 ， 那么 应该 把 输出 的 名称 （字符串） 映 到 标 量 系数。
• sample_weight_mode : 如果 你 需要 （2D 权 重） ， 请将 其 设置 временной 。 默认 为 Нет ， 为 采样 权 重 （1D）。 Sample 模型 有 多个 输出 可以 通过 mode 的 字典 或 列表 ， 以 在 每个 输出 的 sample_weight_mode 。
• weighted_metrics : 训练 和 期间 ， 由 sample_weight 或 class_weight 评估 和 加权 的 的 标准 列表。
• target_tensors : 情况 下 ， Keras 将为 模型 的 目标 创建 一个 占位 符 ， 在 训练 过程 中将 使用 目标 数据。 ， 如果 你 想 使用 自己 的 目标 张 量 （反过来 说 ， Keras 在 训练 期间 不会 这些 目标 张 的 的 外部 Numpy 数据） ， 您 可以 通过 target_tensors 参数 指定 它们。 它 可以 是 单个 张 量 （单 输出 模型） ， 张 量 列表 ， 或 一个 映射 名称 到 目标 张 量 的 字典。
• ** kwargs : 当 使用 Theano / CNTK 后端 时 ， 这些 参数 被 传入 K.функция 。 当 使用 TensorFlow 后端 时 ， 这些 参数 被 传递 到 tf.Session.run 。

异常

• ValueError : 如果 оптимизатор , потеря , метрики 或 sample_weight_mode 这些 参数 不 合法。

подходит

  fit (x = None, y = None, batch_size = None, epochs = 1, verbose = 1, callbacks = None, validation_split = 0.0, validation_data = None, shuffle = True, class_weight = None, sample_weight = None, initial_epoch = 0, steps_per_epoch = None, validation_steps = None)
  

以 给 定 数量 的 轮 次 （数据 集 上 的 迭代） 训练 模型。

参数

• x : 数据 的 Numpy 数组 （如果 模型 只有 一个 输入） ， 或者 是 Numpy 数组 的 列表 （如果 模型 有 多个 输入）。 如果 模型 中 的 输入 层 被 命名 ， 你 也 可以 传递 一个 字典 ， 将 输入 层 名称 映射 Numpy 数组。 如果 从 本地 框架 张 量 馈送 （例如 TensorFlow 数据 张 量） 数据 x 可以 Нет （默认）。
• y : 目标 （标签） 数据 的 Numpy 数组 （如果 模型 只有 一个 输出） ， 或者 是 Numpy 数组 的 列表 （如果 模型 有 多个 输出）。 如果 模型 中 的 输出 层 被 命名 ， 你 也 可以 传递 一个 字典 ， 将 输出 层 名称 映射 Numpy 数组。 如果 从 本地 框架 张 量 馈送 （例如 TensorFlow 数据 张 量） 数据 ， y 可以 是 Нет （默认）。
• batch_size : 整数 或 Нет 。 每次 梯度 更新 的 样本 数。 如果 未 指定 ， 默认 为 32。
• эпох :。 训练 迭代 次。 一个 轮 次 是 在 整个 x 和 y 的 一轮 迭代。 请 注意 ， 与 initial_epoch 一起 ， эпох 被 理解 为 「轮 次」。 模型 并不是 训练 了 эпох 轮 ， 而是 到 第 эпох 轮 90 停止 训练 训练
• подробный : 0, 1 或 2。 日志 显示 模式。 0 = 安静 模式, 1 = 进度 条, 2 = 每轮 一行。
• обратных звонков : 一系列 的 keras.callbacks.Callback 实例。 一系列 可以 在 训练 时 使用 的 回调 函数。 详见 обратные звонки。
• validation_split : 0 和 1 的 浮点数。 用作 验证 集 的 训练 数据 的 比例。 模型 将 分出 一部分 不会 被 训练 的 验证 数据 ， 并将 在 每 一轮 结束 时 评估 这些 的 误差 和 任何 其他 模型 指标。 数据 是 混 洗 之前 x 和 y 数据 的 最后 一部分 样本 中。
• validation_data : 元 组 (x_val ， y_val) 或 元 组 (x_val ， y_val ， val_sample_weights) ， 用来 评估 损失 ， 以及 在 每轮 结束 时 的 任何 模型 度量 指标。 模型 将 不会 在 这个 数据 上 进行 训练。 这个 会 覆盖 validation_split 。
• в случайном порядке : 布尔 值 （是否 在 每轮 迭代 之前 混 洗 数据） 或者 字符串 ( партия )。 партия 是 处理 HDF5 数据 限制 的 特殊 选项 ， 它对 batch 内部 的 数据 进行 混 洗。 当 шагов_за_эпох 非 Нет 时 ， 这个 参数 无效。
• class_weight : 可选 的 字典 ， 用来 映射 类 索引 （整数） 到 权 重 （浮点） 值 ， 用于 加权 函数 （仅 在 训练）。 这 可能 有助于 告诉 模型 「更多 关注」 来自 代表性 不足 的 类 的 样本。
• sample_weight : 训练 样本 的 可选 Numpy 权 重 数组 ， 用于 对 损失 进行 （仅 在 训练）。 可以 传递 与 输入 样本 长度 相同 的 平坦 （1D） Numpy 数组 （权 重 和 之间 的 1: 1 映射） 在 时序 数据 的 情况 ， 可以 尺寸 为 (samples, sequence_length) 的 2D 的 ， 以 的 每个 时间 步 施加 不同 的 权 重。 这种 情况 下 ， 你 确保 在 compile () 中 指定 sample_weight_mode = "temporal" 。
• initial_epoch :。 开始 训练 的 轮 次 （有助于 恢复 之前 的 训练）。
• шагов_за_эпох : 整数 或 Нет 。 在 声明 一个 轮 次 完成 并 开始 下 一个 轮 次 之前 的 总 步 （子 批次）。 使用 TensorFlow 张 量 等 输入 张 量 时 ， 默认 值 None 等于 数据 集中 样本 的 数量 batch 的 大小 ， 如果 无法 确定 ， ， 则为 1。
• validation_steps : 只有 在 指定 了 steps_per_epoch 时才 有用。 前 要 验证 的 总 步 数 （批次 样本）。

返回

一个 История 对象。 其 История.история 属性 是 连续 эпоха 训练 损失 和 评估 值 ， 以及 验证 集 损失 和 评估 值 的 记录 （如果 适用）。

异常

• RuntimeError : 如果 模型 从未 编译。
• ValueError : 提供 的 输入 数据 与 模型 期望 的 不 匹配 的 情况 下。

оценить

  оценить (x = None, y = None, batch_size = None, verbose = 1, sample_weight = None, steps = None)
  

在 测试 模式 下 返回 模型 的 误差 值 和 评估 标准 值。

计算 是 分批 进行 的。

参数

• x : 数据 的 Numpy 数组 （如果 模型 只有 一个 输入） ， 或者 是 Numpy 数组 的 列表 （如果 模型 有 多个 输入）。 如果 模型 中 的 输入 层 被 命名 ， 你 也 可以 传递 一个 字典 ， 将 输入 层 名称 映射 Numpy 数组。 如果 从 本地 框架 张 量 馈送 （例如 TensorFlow 数据 张 量） 数据 ， x 可以 是 Нет （默认）。
• y : 目标 （标签） 数据 的 Numpy 数组 ， 或 Numpy 数组 的 列表 （如果 模型 具有 多个 输出）。 如果 模型 中 的 输出 层 被 命名 ， 你 也 可以 传递 一个 字典 ， 将 输出 层 名称 映射 Numpy 数组。 如果 从 本地 框架 张 量 馈送 （例如 TensorFlow 数据 张 量） 数据 ， y 可以 是 Нет （默认）。
• batch_size : 整数 或 Нет 。 每次 评估 的 样本 数。 未 指定 ， 默认 为 32。
• подробный : 0 或 1。 日志 显示 模式。 0 = 安静 模式 ， 1 = 进度 条。
• sample_weight : 测试 样本 的 可选 Numpy 权 重 数组 ， 用于 对 损失 函数 进行 加权。 可以 传递 与 输入 样本 长度 相同 的 扁平 （1D） Numpy 数组 （权 重 和 之间 的 1: 1） ， 在 时序 数据 的 情况 ， 传递 尺寸 (образцы, длина_последовательности) 的 2D 数组 ， 对 每个 的 每个 时间 施加 不同 的 权 重。 这种 情况 下 ， 你 确保 在 compile () 中 指定 sample_weight_mode = "temporal" 。
• шага : 整数 或 Нет 。 声明 评估 结束 之前 的 总 步 数 （批次 样本）。 默认 值 Нет 。

返回

标 量 测试 误差 （如果 模型 只有 一个 输出 没有 评估 标准） 或 标 量 列表 （如果 模型 具有 多个 输出 和 / 或 评估 指标）。 属性 модель.metrics_names 将 提供 标 量 输出 的 显示 标签。

прогноз

  прогнозировать (x, размер_пакета = Нет, подробный = 0, шаги = Нет)
  

为 输入 样本 生成 输出 预测。

计算 是 分批 进行 的

参数

• x : 输入 数据 ， Numpy 数组 （或者 Numpy 数组 的 列表 ， 如果 模型 有 多个 输出）。
• размер партии : 整数。 如未 指定 ， 默认 为 32。
• подробный : 日志 显示 模式 ， 0 或 1。
• шагов : 声明 预测 结束 之前 的 总 步 数 （批次 样本）。 默认 值 Нет 。

返回

的 Numpy 数组 （或 数组 列表）。

异常

• ValueError : 提供 的 输入 数据 与 模型 期望 的 不 匹配 的 情况 下 ， 在 有 状态 的 模型 接收 到 的 样本 размер партии 的 倍数 的 情况 下。

train_on_batch

  train_on_batch (x, y, sample_weight = None, class_weight = None)
  

一批 样子 的 单 次 梯度 更新。

__ 参数 _

• x : 数据 的 Numpy 数组 （如果 模型 只有 一个 输入） ， 或者 是 Numpy 数组 的 列表 （如果 模型 有 多个 输入）。 模型 中 的 输入 层 被 命名 ， 你 也 可以 传递 一个 字典 ， 将 输入 层 名称 映射 Numpy 数组。
• y : 目标 （标签） 数据 的 Numpy 数组 ， 或 Numpy 数组 的 列表 （如果 模型 具有 多个 输出）。 模型 中 的 输出 层 被 命名 ， 你 也 可以 传递 一个 字典 ， 将 输出 层 名称 映射 Numpy 数组。
• sample_weight : 可选 数组 ， 与 x 长度 相同 ， 包含 应用 到 损失 函数 的 每个 样本 的 权 重。 是 时 域 数据 ， 你 可以 传递 一个 尺寸 为 (образцы, длина_последовательности) 的 2D 数组 ， 为 每 一个 样本 的 每 一个 时间 步 应用 不同 的 权 重。 这种 情况 下 ， 你 应该 在 compile () 中 指定 sample_weight_mode = "temporal" 。
• class_weight : 可选 的 字典 ， 用来 映射 类 索引 （整数） 到 权 重 （浮点） 值 ， 以 在 训练 时 对 的 损失 函数 加权。 这 可能 有助于 告诉 模型 「更多 关注」 来自 代表性 不足 的 类 的 样本。

返回

标 量 训练 误差 （如果 模型 只有 一个 标准） ， 或者 标 量 的 ​​列表 （如果 模型 有 多个 输出 和 / 或 评估 标准）。 属性 модель.metrics_names 将 提供 标 量 输出 的 显示 标签。

test_on_batch

  test_on_batch (x, y, sample_weight = None)
  

在 一批 样本 上 测试 模型。

参数

• x : 数据 的 Numpy 数组 （如果 模型 只有 一个 输入） ， 或者 是 Numpy 数组 的 列表 （如果 模型 有 多个 输入）。 模型 中 的 输入 层 被 命名 ， 你 也 可以 传递 一个 字典 ， 将 输入 层 名称 映射 Numpy 数组。
• y : 目标 （标签） 数据 的 Numpy 数组 ， 或 Numpy 数组 的 列表 （如果 模型 具有 多个 输出）。 模型 中 的 输出 层 被 命名 ， 你 也 可以 传递 一个 字典 ， 将 输出 层 名称 映射 Numpy 数组。
• sample_weight : 可选 数组 ， 与 x 长度 相同 ， 包含 应用 到 损失 函数 的 每个 样本 的 权 重。 是 时 域 数据 ， 你 可以 传递 一个 尺寸 为 (образцы, длина_последовательности) 的 2D 数组 ， 为 每 一个 样本 的 每 一个 时间 步 应用 不同 的 权 重。

返回

标 量 测试 误差 （如果 模型 只有 一个 标准） ， 或者 标 量 的 ​​列表 （如果 模型 有 多个 输出 和 / 或 评估 标准）。 属性 модель.metrics_names 将 提供 标 量 输出 的 显示 标签。

pred_on_batch

  pred_on_batch (x)
  

返回 一批 样本 的 模型 预测 值。

参数

• x : 输入 数据 ， Numpy 数组。

返回

预测 值 的 Numpy 数组 （或 数组 列表）。

fit_generator

  fit_generator (генератор, steps_per_epoch = None, epochs = 1, verbose = 1, callbacks = None, validation_data = None, validation_steps = None, class_weight = None, max_queue_size = 10, worker = 1, use_multiprocessing = False, initial_epoch = 0)
  

使用 Python 生成 器 （或 Sequence ）） 逐批 生成 的 数据 ， 按 批次 训练 模型。

生成 器 与 模型 并行 运行 ， 以 提高 效率。 例如 ， 这 可以 让 你 在 CPU 上 对 图像 进行 实时 数据 增强 ， 以 GPU 上 训练 模型。

керас.utils.Sequence 的 使用 可以 保证 数据 的 顺序 ， 以及 当 use_multiprocessing = True 时 ， 保证 每个 输入 在 每个 эпоха 只 使用 一次。

参数

• Генератор : 生成 器 ， 或者 一个 Sequence ( keras.utils.Sequence ) 对象 的 实例 ， 以 在 使用 多 进程 时 避免 数据 的 重复。 生成 器 的 输出 应该 为 以下 之一 ：

  • 一个 (входы, цели) 元 组
  • 一个 (входные данные, цели, выборка_весов) 元 组。

  元 组 （生成 器 的 单个 输出） 组成 了 单个 的 batch。 因此 ， 这个 元 组 中 的 所有 数组 长度 必须 相同 （与 这 一个 batch 的 大小 相等）。 不同 的 batch 可能 大小 不同。 例如 ， 一个 epoch 的 最后 一个 batch 往往 比 其他 batch 要 小 ， 如果 数据 集 的 尺寸 不能 被 размер партии 整除。 生成 器 将 无限 地 在 数据 集 上。 运行 到 第 шагов_ за_эпоху 时 ， 记 一个 эпоху 结束。

• steps_per_epoch : 声明 一个 epoch 完成 并 开始 下 一个 epoch 之前 从 generator 产生 的 总 步 数 （批次 样本）。 它 通常 应该 等于 你 的 数据 集 的 样本 数量 除以 批量 大小。 对于 Последовательность ， 它 是 可选 的 ： 如果 未 指定 ， 将 使用 len (генератор) 作为 步 数。

• эпох : 的。 训练 模型 的 迭代 总 轮 数。 一个 epoch 是 对 所 提供 的 整个 数据 的 一轮 迭代 ， 如 steps_per_epoch 定义。 initial_epoch
  initial_epoch最后 一轮 」。 模型 没有 经历 эпох 给出 的 多次 迭代 的 训练 ， 是 达到 索引 эпоха 的 轮 次。
• подробный : 0, 1 或 2。 日志 显示 模式。 0 = 安静 模式, 1 = 进度 条, 2 = 每轮 一行。
• обратных звонков : keras.callbacks.Callback 实例 的 列表。 在 训练 时 调用 的 一系列 回调 函数。

• validation_data : 它 可以 是 以下 之一 ：

  • 验证 数据 的 生成 器 或 Последовательность 实例
  • 一个 (входы, цели) 元 组
  • 一个 (входные данные, цели, выборка_весов) 元 组。

  在 每个 эпоха 结束 时 评估 损失 和 任何 模型 指标。 该 模型 不会 对此 数据 进行 训练。

• validation_steps : 仅 当 validation_data 是 一个 生成 器 时才 可用。 在 停止 前 Генератор 生成 的 总 步 数 （样本 批 数）。 对于 Последовательность ， 它 是 可选 的 ： 如果 未 指定 ， 将 使用 len (генератор) 作为 步 数。

• class_weight : 可选 的 将 类 索引 （整数） 映射 到 权 重 （浮点） 值 的 字典 ， 用于 加权 损失 函数 （仅 在 训练 期间）。 这 可以 用来 告诉 模型 「更多 地 关注」 来自 代表性 不足 的 类 的 样本。
• max_queue_size : 整数。 生成 器 队列 的 最大 尺寸。 如未 指定 ， max_queue_size 将 默认 为 10。
• рабочих : 整数。 使用 的 最大 进程 数量 ， 如果 使用 基于 ​​进程 的 多 线程。 如未 指定 ， рабочих 将 默认 为 1。 如果 为 0 ， 将 在 主 线程 上 执行 器。
• use_multiprocessing : 值。 如果 True ， 则 使用 基于 ​​进程 的 多 线程。 如未 指定 ， use_multiprocessing 将 默认 为 Ложь。 请 注意 ， 由于 此 实现 依赖 于 多 ， 所以 将 不可 传递 的 参数 传递 给 轻易 传递 子 进程。
• в случайном порядке : 是否 在 每轮 迭代 之前 打乱 batch 的 顺序。 只能 与 Последовательность (keras.utils.Sequence) 实例 同 用。
• initial_epoch : 训练 的 轮 次 （有助于 恢复 的 训练）。

返回

一个 История 对象。 其 History.history 属性 是 连续 эпоха 训练 损失 和 评估 值 ， 以及 验证 集 损失 和 评估 的 记录 （如果 适用）。

异常

• ValueError : 生成 器 生成 的 数据 正确。

例

  def generate_arrays_from_file (путь):
    в то время как True:
        с открытым (путь) как f:
            для строки в f:
 # 从 文件 中 的 每一 行 生成 输入 数据 和 标签 的 numpy 数组 ，
            x1, x2, y = строка_процесса (строка)
            yield ({'input_1': x1, 'input_2': x2}, {'output': y})
        f.близко()

model.fit_generator (generate_arrays_from_file ('/ my_file.txt'),
                    steps_per_epoch = 10000, эпох = 10)
  

Assessment_generator

  Assessment_generator (генератор, шаги = None, max_queue_size = 10, worker = 1, use_multiprocessing = False, verbose = 0)
  

在 数据 生成 器 上 评估 模型。

生成 器 应该 返回 与 test_on_batch 接收 的 同样 的 数据。

参数

• генератор : 生成 (входы, цели) 或 (входы, цели, sample_weights) 的 77 器 ， 或 一个 Последовательность ( keras.utils.Sequence ) 对象 的 实例 ， 以 避免 在 使用 多 进程 时 数据 的 重复。
• шагов : 声明 一个 epoch 完成 并 开始 下 一个 epoch 之前 генератор 的 的 总 步 数 （批次 样本）。 它 通常 应该 等于 你 的 数据 集 的 样本 数量 除以 批量 大小。 对于 Последовательность ， 它 是 可选 的 ： 如果 未 指定 ， 将 使用 len (генератор) 作为 步 数。
• max_queue_size : 器 队列 的 最大 尺寸。
• рабочих : 整数。 使用 的 最大 进程 数量 ， 如果 使用 基于 ​​进程 的 多 线程。 如未 指定 ， рабочих 将 默认 为 1。 如果 为 0 ， 将 在 主 线程 上 执行 器。
• use_multiprocessing : 值。 如果 True ， 则 使用 基于 ​​进程 的 多 线程。 请 注意 ， 由于 此 实现 依赖 于 多 ， 所以 将 不可 传递 的 参数 传递 给 轻易 传递 子 进程。
• подробный : 日志 显示 模式 ， 0 或 1。

返回

标 量 测试 误差 （如果 模型 只有 一个 标准） ， 或者 标 量 的 ​​列表 （如果 模型 有 多个 输出 和 / 或 评估 标准）。 属性 модель.metrics_names 将 提供 标 量 输出 的 显示 标签。

异常

• ValueError : 生成 器 生成 的 数据 正确。

predic_generator

  pred_generator (генератор, шаги = None, max_queue_size = 10, worker = 1, use_multiprocessing = False, verbose = 0)
  

为 来自 数据 生成 器 的 输入 样本 生成 预测。

生成 器 应该 返回 与 pred_on_batch 接收 的 同样 的 数据。

参数

• генератор : 生成 器 ， 返回 批量 输入 样本 ， 或 一个 Последовательность ( keras.utils.Sequence ) 对象 的 实例 ， 以 避免 在 使用 多 进程 时 数据 的 重复。
• шагов : 声明 一个 epoch 完成 并 开始 下 一个 epoch 之前 генератор 的 的 总 步 数 （批次 样本）。 它 通常 应该 等于 你 的 数据 集 的 样本 数量 除以 批量 大小。 对于 Последовательность ， 它 是 可选 的 ： 如果 未 指定 ， 将 使用 len (генератор) 作为 步 数。
• max_queue_size : 器 队列 的 最大 尺寸。
• рабочих : 整数。 使用 的 最大 进程 数量 ， 如果 使用 基于 ​​进程 的 多 线程。 如未 指定 ， рабочих 将 默认 为 1。 如果 为 0 ， 将 在 主 线程 上 执行 器。
• use_multiprocessing : True ， 则 使用 基于 ​​进程 的 多 线程。 请 注意 ， 由于 此 实现 依赖 于 多 ， 所以 将 不可 传递 的 参数 传递 给 轻易 传递 子 进程。
• подробный : 日志 显示 模式 ， 0 或 1。

返回

预测 值 的 Numpy 数组 （或 数组 列表）。

异常

• ValueError : 生成 器 生成 的 数据 正确。

get_layer

  get_layer (self, name = None, index = None)
  

根据 名称 （唯一） 或 索引 值 查找 网络 层。

如果 同时 提供 了 название 和 индекс ， 则 индекс 将 优先。

索引 值 来自 于 水平 图 遍历 的 顺序 （自下而上）。

参数

• имя : 字符串 ， 层 的 名字。
• индекс : 整数 ， 层 的 索引。

返回

一个 层 实例。

异常

• ValueError : 层 的 名称 或 索引 不 正确。

GAN - Способы повышения производительности GAN | автор: Jonathan Hui

На рисунке выше xi - это входное изображение, а xj - остальные изображения в том же пакете.Мы используем матрицу преобразования T для преобразования функций xi в Mi , которая является матрицей B × C.

Мы выводим сходство c (xi, xj) между изображением i и j , используя L1-норму и следующее уравнение.

Сходство o (xi) между изображением xi и остальными изображениями в пакете составляет

Вот резюме:

Как цитата из статьи «Улучшенные методы обучения GAN»

Дискриминация мини-пакетов позволяет нам очень быстро создавать визуально привлекательные образцы, и в этом отношении она превосходит сопоставление признаков.

Глубокие сети могут страдать от излишней самоуверенности. Например, он использует очень мало функций для классификации объекта. Чтобы смягчить проблему, глубокое обучение использует регулирование и отсев, чтобы избежать самоуверенности.

В GAN, если дискриминатор зависит от небольшого набора функций для обнаружения реальных изображений, генератор может просто создавать эти функции только для использования дискриминатора. Оптимизация может оказаться слишком жадной и не принесет долгосрочной выгоды. В GAN излишняя самоуверенность вредит.Чтобы избежать этой проблемы, мы штрафуем дискриминатор, когда прогноз для любых реальных изображений превышает 0,9 ( D (реальное изображение)> 0,9 ). Это можно сделать, установив для нашей целевой метки значение 0,9 вместо 1,0. Вот псевдокод:

 p = tf.placeholder (tf.float32, shape = [None, 10]) # Используйте 0.9 вместо 1.0. 
 feed_dict = {
 p: [[0, 0, 0, 0.9, 0, 0, 0, 0, 0, 0]] # Изображение с меткой "3" 
} # logits_real_image - логиты, вычисленные с помощью 
 # дискриминатора для реальных изображений.
 d_real_loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits (
 labels = p, logits = logits_real_image) 

При историческом усреднении мы отслеживаем параметры модели для последних t моделей. В качестве альтернативы мы обновляем текущее среднее параметров модели, если нам нужно сохранить длинную последовательность моделей.

Мы добавляем стоимость L2 ниже к функции стоимости, чтобы штрафовать модель, отличную от среднего исторического значения.

Для сетей GAN с невыпуклой объектной функцией историческое усреднение может остановить модель, вращающуюся вокруг точки равновесия, и действовать как демпфирующая сила для схождения модели.

Оптимизация модели может быть слишком жадной в отношении того, что генератор в настоящее время генерирует. Чтобы решить эту проблему, при воспроизведении опыта поддерживаются самые последние изображения, созданные в ходе прошлых итераций оптимизации. Вместо того, чтобы подбирать модели только с текущими сгенерированными изображениями, мы также загружаем в дискриминатор все недавно сгенерированные изображения. Следовательно, дискриминатор не будет переоборудован для конкретного момента времени генератора.

Многие наборы данных поставляются с метками для типов объектов их выборок.Тренировать GAN уже сложно. Таким образом, любая дополнительная помощь в руководстве обучением GAN может значительно улучшить производительность. Добавление метки как части скрытого пространства z помогает обучению GAN. Ниже представлен поток данных, используемый в CGAN для использования меток в образцах.

Имеют ли значение функции затрат? Должно быть иначе, все эти исследовательские усилия будут напрасными. Но если вы услышите о статье Google Brain 2017 года, у вас наверняка возникнут сомнения. Но повышение качества изображения по-прежнему остается главным приоритетом.Вероятно, мы увидим, как исследователи пробуют разные функции затрат, прежде чем мы получим однозначный ответ о достоинствах.

На следующем рисунке перечислены функции затрат для некоторых распространенных моделей GAN.