Home » Misc » Лестницы трансформеры

Лестницы трансформеры


Как выбрать шарнирную лестницу-трансформер Krause

Главная / Как выбрать шарнирную лестницу-трансформер Krause

Шарнирные лестницы - трансформеры состоят из нескольких секций, соединенных друг с другом подвижными механизмами - шарнирами. Каждая секция может изменять свое положение, что позволяет использовать лестницу в качестве приставной, двусторонней стремянки или подмости. Такие лестницы являются универсальными и применяются для широкого спектра монтажных и строительно-ремонтных работ.

Шарнирные лестницы-трансформеры удобно использовать как для решения профессиональных задач, так и для проведения каких-либо работ дома или на загородном участке своими руками.

Отличительной особенностью шарнирных лестниц-трансформеров  является их компактность в сложенном виде. Такую лестницу Вы легко сможете перевозить в багажнике своего автомобиля.

Обращаем Ваше внимание, что лестница-трансформер оптимально подходит для использования на неровных поверхностях, где применение обычных лестниц сопряжено с определенными трудностями.

 

Советы по выбору шарнирных лестниц-трансформеров:

  • При выборе универсальных шарнирных лестниц необходимо обращать внимание на прочность шарнирных соединений, фиксирующих заклепок, наличие ступеней с рифленой поверхностью;
  • Проверьте, четко и удобно ли работают шарнирные соединения, попробуйте разложить шарнирную лестницу во все рабочие положения;
  • Опорные наконечники лестницы-трансформера должны быть выполнены из не царапающего и не скользящего материала для безопасной и надежной фиксации на полу;
  • Показателем качества и надежности данных лестниц будет являться наличие Сертификата соответствия ГОСТ, означающего, что конструкция прошла все необходимые испытания на нагрузки и прочность.

Отличительные особенности различных моделей универсальных шарнирных лестниц-трансформеров

Инженеры компании KRAUSE разработали большое количество моделей шарнирных лестниц-трансформеров для выполнения разнообразных работ на высоте в различных нестандартных условиях.  Шарнирные лестницы  представлены во всех трех сериях – STABILO – MONTO – CORDA (Подробно о различиях читайте тут).

Выбор определенной модели напрямую зависит видов работ, которые необходимо выполнить.

Для выполнения несложных работ, не требующих большого количества и частой смены рабочих положений подойдут двухсекционные шарнирные лестницы-трансформеры. Такую лестницу можно использовать в качестве приставной или двусторонней стремянки. Одна из секций снабжена широкой траверсой с нескользящими опорными наконечниками для большей устойчивости во время работы на ней.

Четырехсекционная лестница-трансформер может использоваться в качестве двусторонней стремянки, приставной лестницы и рабочей платформы (подмостей). Такая лестница в сложенном виде не занимает много места, благодаря чему её удобно перевозить в багажнике легкового автомобиля. Это самый распространенный вид шарнирных лестниц-трансформеров.

Когда возникает необходимость постоянной работы на лестничных маршах или на объектах с значительным перепадом высот, мы рекомендуем использовать четырехсекционные телескопические шарнирные лестницы, разработанные специалистами KRAUSE специально для этих целей. Телескопическая лестница может использоваться в качестве приставной, двусторонней стремянки, двусторонней стремянки с функцией установки на лестничных маршах, а также рабочей платформы. Особенностью данной лестницы является возможность использования её внутренней и наружной частей в качестве двух отдельных лестниц стремянок, доукомплектовав её дополнительной траверсой.

Очень часто приходится работать в условиях сложных перепадов поверхностей, например винтовые лестницы. Специально для таких работ был разработан инновационный вид шарнирной телескопической лестницы с удлинителями боковин. Данная конструкция отличается от предыдущей тем, что имеет 4 встроенных удлинителя боковин на наружных частях лестницы с диапазоном регулировки 25 см. Это позволяет компенсировать неровности при установке.

Специально для профессионалов инженерами KRAUSE была разработана уникальная многофункциональная комбинированная шарнирная лестница. Эта конструкция, состоящая из двух отдельных двухсекционных шарнирных лестниц, имеет большое количество режимов использования и пригодна для выполнения разнообразных работ снаружи и внутри помещений.

Может применяться в качестве:

  • Приставной лестницы;
  • Двух отдельных приставных лестниц;
  • Двух отдельных двусторонних стремянок;
  • Двусторонней стремянки с функцией установки на лестничных маршах;
  • Многоцелевой стремянки с выдвижной секцией;
  • Рабочей платформы (с использованием дополнительной площадки в качестве помоста).

Такая лестница станет незаменимым помощником для решения разнообразных профессиональных задач в сложных условиях.

Ко всем шарнирным лестницам KRAUSE адаптированы дополнительные фирменные комплектующие средства безопасности CombiSistem (Ознакомиться и приобрести комплектующие элементы к лестницам можно тут)

Признаки отличия профессиональных шарнирных лестниц-трансформеров от бытовых:

  1. Профиль

Профиль профессиональных шарнирных лестниц KRAUSE цельнолитой прессованный усиленный дополнительными кромками в особо нагруженных местах. Толщина такого профиля 1,5 мм и более.

Профиль бытовых лестниц сварной с толщиной стенки 1,3 мм.

  1. Нагрузка

И те и другие лестницы рассчитаны на нагрузку 150 кг, однако профессиональные лестницы могут выдерживать нагрузку гораздо более длительное время чем бытовые.

  1. Износ

Профессиональные лестницы-трансформеры применяются в работе ежедневно. Эти шарнирные лестницы постоянно подвержены огромному количеству циклов монтажа/демонтажа и повышенным эксплуатационным нагрузкам. Исходя из этого, появляются и более высокие требования к ресурсу и применяемым в производстве материалам.

Лестницы-трансформеры бытового назначения эксплуатируются в более легких условиях и с небольшими нагрузками. Это дает возможность применять при их производстве менее дорогостоящие материалы без нанесения ущерба надежности и качеству изделия, что в конечном итоге снижает их ценовой диапазон по сравнению с  профессиональными лестницами.

  1. Гарантия производителя

В производстве профессиональных лестниц используются самые современные материалы и технологии, такие лестницы рассчитаны на большие нагрузки, соответственно и гарантийный срок у них выше, чем у бытовых.

Гарантийный срок шарнирных лестниц KRAUSE в зависимости от серии составляет:

STABILO (профессиональная серия) - 10 лет

MONTO (универсальная серия) - 5 лет

CORDA (бытовая серия) - 2 года

Дополнительное оборудование для лестниц трансформеров

Модернизировать лестницу-трансформер и сделать ее более многофункциональной можно благодаря различным дополнительным элементам. Тем не менее, как показывает практика, про эти элементы знают далеко не все специалисты, а обычные потребители тем более.

Подножка/полка Штыри для работы
на мягком грунте		 Удлинитель
боковины
Распорка Траверса-компенсатор Выравниватель
уровня траверсы
 
Multi Board Настенный держатель
для хранения лестниц		 Мачтовый захват

На сегодняшний день шарнирная лестница-трансформер имеет ряд функциональных преимуществ перед своими старшими коллегами, ее мобильность дает возможность перемещать ее на дальние расстояния, с наименьшими финансовыми затратами, а цена соответствует цене обычных лестниц-стремянок.

Лестницы трансформеры

  • Сортировка: По умолчанию
  • Сортировка: Название (А - Я)
  • Сортировка: Название (Я - А)
  • Сортировка: Цена (низкая > высокая)
  • Сортировка: Цена (высокая > низкая)
  • Сортировка: Рейтинг (начиная с высокого)
  • Сортировка: Рейтинг (начиная с низкого)
  • Сортировка: Код Товара (А - Я)
  • Сортировка: Код Товара (Я - А)
  • Показать: 15
  • Показать: 25
  • Показать: 50
  • Показать: 75
  • Показать: 100
  • Сортировка: По умолчанию
  • Сортировка: Название (А - Я)
  • Сортировка: Название (Я - А)
  • Сортировка: Цена (низкая > высокая)
  • Сортировка: Цена (высокая > низкая)
  • Сортировка: Рейтинг (начиная с высокого)
  • Сортировка: Рейтинг (начиная с низкого)
  • Сортировка: Код Товара (А - Я)
  • Сортировка: Код Товара (Я - А)

Россия Лестница-трансформер 4х3 длина секции 0,95м, стремянка 1,70м, лестница 3,47м 6900.00р.

Россия Лестница-трансформер 4х4 длина секции 1,21м, стремянка 2,22м, лестница 4,56м 8950. 00р.

Россия Лестница-трансформер 4х5 длина секции 1,4м, стремянка 2,64м, лестница 5,55м 9490.00р.

Россия Лестница-трансформер Эйфель Классик 4х3 длина секции 0,96м, стремянка 1,80м, лестница 3,5м 8700.00р.

Россия Лестница-трансформер Эйфель Классик 4х4 длина секции 1,25м, стремянка 2,30м, лестница 4,50м 9650.00р.

Optimization

Модуль .optimization предоставляет:

  • оптимизатор с фиксированным снижением веса, который можно использовать для точной настройки моделей, и
  • несколько расписаний в виде объектов расписаний, которые наследуются от _LRSchedule :
  • класс накопления градиентов для накопления градиентов нескольких партий

АдамВ (PyTorch)

Трансформаторы класса

.

AdamW

< источник >

( параметры: типирование.Iterable[torch.nn.parameter.Parameter] л: число с плавающей запятой = 0,001 бета-версии: typing.Tuple[float, float] = (0,9, 0,999) прибыль на акцию: число с плавающей запятой = 1e-06 weight_decay: число с плавающей запятой = 0,0 correct_bias: логическое значение = Истина no_deprecation_warning: логическое значение = ложь )

Параметры

  • параметров ( Iterable[nn.parameter.Parameter] ) — Итерация параметров для оптимизации или словарей, определяющих группы параметров.
  • lr ( float , необязательный , по умолчанию 1e-3) — Скорость обучения для использования.
  • бета-версии ( Tuple[float,float] , необязательный , по умолчанию (0,9, 0,999)) — Бета-параметры Адама (b1, b2).
  • eps ( float , необязательный , по умолчанию 1e-6) — Эпсилон Адама для числовой устойчивости.
  • weight_decay ( с плавающей запятой , необязательный , по умолчанию 0) — Применяется развязанное снижение веса.
  • correct_bias ( bool , необязательный , по умолчанию True ) — Исправлять ли смещение в Adam (например, в репозитории Bert TF используется False ).
  • no_deprecation_warning ( bool , необязательный , по умолчанию False ) — Флаг, используемый для отключения предупреждения об устаревании (установлен на True , чтобы отключить предупреждение).

Реализует алгоритм Адама с исправлением снижения веса, как это было представлено в Раздельное снижение веса. Регуляризация.

шаг

< источник >

( закрытие: typing.Callable = None )

Параметры

  • closure ( Callable , optional ) — Замыкание, которое переоценивает модель и возвращает убыток.

Выполняет один шаг оптимизации.

Адафактор (PyTorch)

Трансформаторы класса

.Adafactor

< источник >

( параметры лр = Нет eps = (1e-30, 0,001) clip_threshold = 1,0 скорость_распада = -0,8 бета1 = нет вес_распада = 0,0 масштаб_параметр = Истина относительный_шаг = Истина разогрев_инит = Ложь )

Параметры

  • параметров ( Iterable[nn.parameter.Parameter] ) — Итерация параметров для оптимизации или словарей, определяющих группы параметров.
  • lr ( поплавок , опционально ) — Скорость внешнего обучения.
  • eps ( Tuple[float, float] , необязательный , по умолчанию (1e-30, 1e-3)) — Константы регуляризации для квадратного градиента и шкалы параметров соответственно
  • clip_threshold ( float , опционально , по умолчанию 1. 0) — Порог среднеквадратичного значения окончательного обновления градиента
  • delay_rate ( float , необязательный , по умолчанию -0.8) — Коэффициент, используемый для вычисления скользящих средних значений площади
  • бета1 ( с плавающей запятой , необязательный ) — Коэффициент, используемый для вычисления скользящих средних значений градиента
  • weight_decay ( с плавающей запятой , необязательный , по умолчанию 0) — Снижение веса (штраф L2)
  • scale_parameter ( bool , необязательный , по умолчанию True ) — Если True, скорость обучения масштабируется по среднеквадратичному значению.
  • относительный_шаг ( bool , необязательный , по умолчанию True ) — Если True, скорость обучения, зависящая от времени, вычисляется вместо внешней скорости обучения.
  • warmup_init ( bool , необязательный , по умолчанию False ) — Вычисление скорости обучения в зависимости от времени зависит от того, используется ли инициализация прогрева

Реализация AdaFactor pytorch может использоваться в качестве замены исходного кода Adam Fairseq: https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/fairseq/optim/adafactor.py

Paper: Adafactor: Adaptive Learning Rates with Sublinear Memory Cost https://arxiv.org/abs/1804.04235 Обратите внимание, что этот оптимизатор внутренне регулирует скорость обучения в зависимости от scale_parameter , relative_step и Warmup_init опции. Чтобы использовать ручное (внешнее) расписание скорости обучения, вы должны установить scale_parameter = False и относительный_шаг=Ложь .

Эта реализация обрабатывает значения с низкой точностью (FP16, bfloat), но мы не проверяли ее полностью.

Рекомендуемые параметры тонкой настройки T5 (https://discuss.huggingface.co/t/t5-finetuning-tips/684/3):

  • Тренировка без прогрева LR или clip_threshold не рекомендуется.

    • использовать запланированный прогрев LR до фиксированного LR
    • используйте clip_threshold=1.0 (https://arxiv.org/abs/1804.04235)

  • Отключить относительные обновления

  • Использовать параметр scale_parameter=False

  • Дополнительные операции оптимизатора, такие как обрезка градиента, не должны использоваться вместе с Adafactor

Пример: 

 Adafactor(model.parameters(), scale_parameter=False, relative_step=False, warmup_init=False, lr=1e-3)

Другие сообщили, что следующая комбинация работает хорошо: 

 Adafactor(model.parameters(), scale_parameter= True, relative_step=True, warmup_init=True, lr=None)

При использовании lr=None с Trainer вам, скорее всего, потребуется использовать планировщик AdafactorSchedule

следующим образом: АдафакторРасписание оптимизатор = Adafactor(model. parameters(), scale_parameter=True, относительный_шаг=True, warmup_init=True, lr=None) lr_scheduler = AdafactorSchedule (оптимизатор) тренер = тренер (..., оптимизаторы = (оптимизатор, lr_scheduler))

Использование: 

 # заменить AdamW на Adafactor оптимизатор = Адафактор( модель.параметры(), л=1е-3, eps=(1e-30, 1e-3), clip_threshold=1.0, скорость_распада=-0,8, бета1=Нет, вес_распада = 0,0, относительный_шаг = Ложь, scale_parameter = Ложь, Warmup_init = Ложь, )
шаг

< источник >

( закрытие = Нет )

Параметры

  • closure (вызываемый, необязательный) — замыкание, которое переоценивает модель и возвращает убыток.

Выполняет один шаг оптимизации

AdamWeightDecay (TensorFlow)

Трансформаторы класса

. AdamWeightDecay

< источник >

( Learning_rate: typing.Union[float, keras. optimizers.schedules.learning_rate_schedule.LearningRateSchedule] = 0,001 бета_1: число с плавающей запятой = 0,9 бета_2: число с плавающей запятой = 0,999 эпсилон: поплавок = 1e-07 амград: логическое значение = ложь weight_decay_rate: число с плавающей запятой = 0,0 include_in_weight_decay: typing.Optional[typing.List[str]] = Нет exclude_from_weight_decay: typing.Optional[typing.List[str]] = Нет имя: str = 'AdamWeightDecay' **кваргс )

Параметры

  • learning_rate ( Union[float, tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule] , необязательный , по умолчанию 1e-3) — Используемая скорость обучения или расписание.
  • beta_1 ( float , необязательный , по умолчанию 0,9) — Параметр бета1 в Адаме, который представляет собой скорость экспоненциального убывания для первых оценок импульса.
  • бета_2 ( с плавающей запятой , необязательный , по умолчанию 0,999) — Параметр бета2 в Адаме, который представляет собой скорость экспоненциального убывания для 2-й оценки импульса.
  • эпсилон ( float , необязательный , по умолчанию 1e-7) — Параметр эпсилон в Адаме, который является небольшой константой для числовой стабильности.
  • amsgrad ( bool , необязательный , по умолчанию False ) — Применять ли вариант AMSGrad этого алгоритма или нет, см. О сближении Адама и Вне.
  • weight_decay_rate ( float , необязательный , по умолчанию 0) — Распад веса для применения.
  • include_in_weight_decay ( List[str] , необязательный ) — Список имен параметров (или повторных шаблонов), к которым применяется уменьшение веса. Если ничего не пройдено, происходит снижение веса. применяется ко всем параметрам по умолчанию (если они не находятся в exclude_from_weight_decay ).
  • exclude_from_weight_decay ( List[str] , необязательный ) — Список имен параметров (или повторных шаблонов), которые следует исключить из применения снижения веса. Если include_in_weight_decay передан, имена в нем заменят этот список.
  • имя ( str , необязательный , по умолчанию ‘AdamWeightDecay’) — Необязательное имя для операций, созданных при применении градиентов. кварги — Аргументы ключевых слов. Разрешено быть { clipnorm , clipvalue , lr , затухание }. clipnorm это клип градиенты по норма; clipvalue — градиенты обрезки по значению, затухание включено для обратной совместимости, чтобы обеспечить время обратное убывание скорости обучения. l включен для обратной совместимости, рекомендуется использовать learning_rate вместо .

Адам включает уменьшение веса L2 и clip_by_global_norm на градиентах. Просто добавьте квадрат весов к функция потерь равна , а не правильный способ использования регуляризации/уменьшения веса L2 с Адамом, так как это будет взаимодействовать с параметрами m и v странным образом, как показано в Раздельном распаде веса. Регуляризация.

Вместо этого мы хотим уменьшить веса таким образом, чтобы это не взаимодействовало с параметрами m/v. Это эквивалентно к добавлению квадрата весов к потерям с простым (без импульса) SGD.

из_конфигурации

< источник >

( конфигурация )

Создает оптимизатор из своей конфигурации с настраиваемым объектом WarmUp.

трансформаторы.create_optimizer

< источник >

( init_lr: с плавающей запятой num_train_steps: целое число num_warmup_steps: целое число min_lr_ratio: число с плавающей запятой = 0,0 adam_beta1: число с плавающей запятой = 0,9 adam_beta2: число с плавающей запятой = 0,999 adam_epsilon: поплавок = 1e-08 adam_clipnorm: typing.Optional[float] = Нет adam_global_clipnorm: typing.Optional[float] = Нет weight_decay_rate: число с плавающей запятой = 0,0 мощность: поплавок = 1,0 include_in_weight_decay: typing.Optional[typing.List[str]] = Нет )

Параметры

  • init_lr ( с плавающей запятой ) — Желаемая скорость обучения в конце фазы разминки.
  • num_train_steps ( целое число ) — Общее количество шагов обучения.
  • num_warmup_steps ( целое число ) — Количество шагов прогрева.
  • min_lr_ratio ( float , необязательный , по умолчанию 0) — Окончательная скорость обучения в конце линейного затухания будет равна init_lr * min_lr_ratio .
  • adam_beta1 ( float , необязательный , по умолчанию 0.9) — Бета1 для использования в Adam.
  • adam_beta2 ( float , необязательный , по умолчанию 0,999) — Бета2 для использования в Адаме.
  • adam_epsilon ( float , необязательный , по умолчанию 1e-8) — Эпсилон для использования в Адаме. adam_clipnorm — ( float , необязательный , по умолчанию Нет ): Если не None , обрежьте норму градиента для каждого весового тензора до этого значения. adam_global_clipnorm — ( float , необязательный , по умолчанию None ) Если не None , обрежьте норму градиента до этого значения. При использовании этого аргумента норма вычисляется по всем тензоры весов, как если бы они были объединены в один вектор.
  • weight_decay_rate ( с плавающей запятой , необязательный , по умолчанию 0) — Распад веса для использования.
  • power ( float , необязательный , по умолчанию 1.0) — Возможность использования для PolynomialDecay.
  • include_in_weight_decay ( List[str] , необязательный ) — Список имен параметров (или повторных шаблонов), к которым применяется уменьшение веса. Если ничего не пройдено, происходит снижение веса. применяется ко всем параметрам, кроме параметров смещения и нормы слоя.

Создает оптимизатор с графиком скорости обучения, используя фазу прогрева, за которой следует линейный спад.

Расписания

Графики скорости обучения (Pytorch)

Трансформаторы класса

. SchedulerType

< источник >

( стоимость имена = нет модуль = нет квалифицированное имя = Нет тип = нет начало = 1 )

Перечисление.

трансформаторы.get_scheduler

< источник >

( имя: typing.Union[str, transforms.trainer_utils.SchedulerType] оптимизатор: Оптимизатор num_warmup_steps: typing.Optional[int] = Нет num_training_steps: typing.Optional[int] = Нет )

Параметры

  • имя ( str или SchedulerType ) — Имя планировщика для использования.
  • оптимизатор ( torch.optim.Optimizer ) — Оптимизатор, который будет использоваться во время обучения.
  • num_warmup_steps ( целое число , необязательный ) — Количество шагов разогрева, которые нужно сделать. Это не требуется для всех планировщиков (поэтому аргумент необязательно), функция вызовет ошибку, если она не установлена, а этого требует тип планировщика.
  • num_training_steps (`int“, необязательный ) — Количество шагов обучения, которые необходимо выполнить. Это не требуется для всех планировщиков (поэтому аргумент необязательно), функция вызовет ошибку, если она не установлена, а этого требует тип планировщика.

Единый API для получения любого планировщика по его имени.

трансформаторы.get_constant_schedule

< источник >

( оптимизатор: Оптимизатор последняя_эпоха: интервал = -1 )

Параметры

  • оптимизатор ( ~torch.optim.Optimizer ) — Оптимизатор, для которого нужно запланировать скорость обучения.
  • last_epoch ( целое число , необязательный , по умолчанию -1) — Индекс последней эпохи при возобновлении обучения.

Создайте расписание с постоянной скоростью обучения, используя скорость обучения, установленную в оптимизаторе.

трансформаторы.get_constant_schedule_with_warmup

< источник >

( оптимизатор: Оптимизатор num_warmup_steps: целое число последняя_эпоха: интервал = -1 )

Параметры

  • оптимизатор ( ~torch.optim.Optimizer ) — Оптимизатор, для которого нужно запланировать скорость обучения.
  • num_warmup_steps ( целое число ) — Количество шагов для фазы прогрева.
  • last_epoch ( int , необязательный , по умолчанию -1) — Индекс последней эпохи при возобновлении обучения.

Создайте расписание с постоянной скоростью обучения, которому предшествует период прогрева, в течение которого скорость обучения увеличивается линейно между 0 и начальным lr, установленным в оптимизаторе.

трансформаторы.get_cosine_schedule_with_warmup

< источник >

( оптимизатор: Оптимизатор num_warmup_steps: целое число num_training_steps: целое число число_циклов: число с плавающей запятой = 0,5 последняя_эпоха: интервал = -1 )

Параметры

  • оптимизатор ( ~torch.optim.Optimizer ) — Оптимизатор, для которого нужно запланировать скорость обучения.
  • num_warmup_steps ( целое число ) — Количество шагов для фазы прогрева.
  • num_training_steps ( целое число ) — Общее количество шагов обучения.
  • num_cycles ( float , необязательный , по умолчанию 0,5) — Количество волн в графике косинуса (по умолчанию просто уменьшается от максимального значения до 0 после полукосинуса).
  • last_epoch ( целое число , необязательный , по умолчанию -1) — Индекс последней эпохи при возобновлении обучения.

Создайте расписание со скоростью обучения, которая уменьшается в соответствии со значениями функции косинуса между начальный lr установлен в оптимизаторе на 0, после периода прогрева, в течение которого он увеличивается линейно между 0 и начальный lr, установленный в оптимизаторе.

трансформаторы.get_cosine_with_hard_restarts_schedule_with_warmup

< источник >

( оптимизатор: Оптимизатор num_warmup_steps: целое число num_training_steps: целое число число_циклов: интервал = 1 последняя_эпоха: интервал = -1 )

Параметры

  • оптимизатор ( ~torch.optim.Optimizer ) — Оптимизатор, для которого нужно запланировать скорость обучения.
  • num_warmup_steps ( целое число ) — Количество шагов для фазы прогрева.
  • num_training_steps ( целое число ) — Общее количество шагов обучения.
  • num_cycles ( целое число , необязательный , по умолчанию 1) — Количество жестких перезапусков для использования.
  • last_epoch ( int , необязательный , по умолчанию -1) — Индекс последней эпохи при возобновлении обучения.

Создайте расписание со скоростью обучения, которая уменьшается в соответствии со значениями функции косинуса между начальный lr установлен в оптимизаторе на 0, с несколькими жесткими перезапусками, после периода прогрева, в течение которого он увеличивается линейно между 0 и начальным значением lr, установленным в оптимизаторе.

трансформаторы.get_linear_schedule_with_warmup

< источник >

( оптимизатор num_warmup_steps num_training_steps последняя_эпоха = -1 )

Параметры

  • оптимизатор ( ~torch.optim.Optimizer ) — Оптимизатор, для которого нужно запланировать скорость обучения.
  • num_warmup_steps ( целое число ) — Количество шагов для фазы прогрева.
  • num_training_steps ( целое число ) — Общее количество шагов обучения.
  • last_epoch ( int , необязательный , по умолчанию -1) — Индекс последней эпохи при возобновлении обучения.

Создайте расписание со скоростью обучения, которая линейно уменьшается от начального lr, установленного в оптимизаторе, до 0 после период прогрева, в течение которого он линейно увеличивается от 0 до начального lr, установленного в оптимизаторе.

трансформаторы.get_polynomial_decay_schedule_with_warmup

< источник >

( оптимизатор num_warmup_steps num_training_steps лр_конец = 1e-07 мощность = 1,0 последняя_эпоха = -1 )

Параметры

  • оптимизатор ( ~torch.optim.Optimizer ) — Оптимизатор, для которого нужно запланировать скорость обучения.
  • num_warmup_steps ( целое число ) — Количество шагов для фазы прогрева.
  • num_training_steps ( целое число ) — Общее количество шагов обучения.
  • lr_end ( float , необязательный , по умолчанию 1e-7) — Конец ЛР.
  • power ( float , необязательный , по умолчанию 1.0) — Фактор силы.
  • last_epoch ( int , необязательный , по умолчанию -1) — Индекс последней эпохи при возобновлении обучения.

Создайте расписание со скоростью обучения, которая уменьшается как полиномиальное затухание от начального lr, установленного в оптимизатора до конца lr, определенного параметром lr_end , после периода прогрева, в течение которого он линейно увеличивается от 0 до начальный lr, установленный в оптимизаторе.

Примечание. мощность по умолчанию равна 1.0, как и в реализации Fairseq, которая, в свою очередь, основана на исходном BERT. реализация в https://github.com/google-research/bert/blob/f39e881b169b9d53bea03d2d341b31707a6c052b/optimization.py#L37

Разминка (TensorFlow)

Трансформеры класса

.

Разминка

< источник >

( initial_learning_rate: плавающая распад_schedule_fn: ввод.Callable Warmup_steps: целое число мощность: поплавок = 1,0 имя: ул = Нет )

Параметры

  • initial_learning_rate ( с плавающей запятой ) — Начальная скорость обучения для расписания после разминки (так что это будет скорость обучения в конце разминки).
  • распада_schedule_fn ( Callable ) — Функция расписания для применения после разминки до конца тренировки.
  • подготовительные_шаги ( целое число ) — Количество шагов для разминочной части тренировки.
  • power ( float , необязательный , по умолчанию 1) — Мощность, используемая для полиномиального прогрева (по умолчанию используется линейный прогрев).
  • имя ( стр , дополнительно ) — Необязательный префикс имени для возвращаемых тензоров во время расписания.

Применяет график прогрева к заданному графику затухания скорости обучения.

Градиентные стратегии

GradientAccumulator (TensorFlow)

Трансформаторы класса

.Градиентный аккумулятор

< источник >

( )

Утилита накопления градиента. При использовании со стратегией распределения аккумулятор следует вызывать в контекст реплики. Градиенты будут накапливаться локально на каждой реплике и без синхронизации. Пользователи должны тогда позвони .gradients , при необходимости масштабируйте градиенты и передайте результат в apply_gradients .

сброс

< источник >

( )

Сбрасывает накопленные градиенты на текущей реплике.

Transformers Masterpiece Movie Series Megatron MPM-8 [ОФИЦИАЛЬНО Hasbro и Takara Tomy], фигурка коллекционера, масштаб 12 дюймов

США – английский

(Например: торговая марка, название продукта, номер продукта и т. д.)

Назад

Шедевр фильмов о трансформерах Мегатрон MPM-8 [ОФИЦИАЛЬНО Hasbro и Такара Томи], Коллекционная фигурка, масштаб 12 дюймов

Трансформеры (E3490)

Шедевр фильмов о трансформерах Мегатрон MPM-8 [ОФИЦИАЛЬНО Hasbro и Такара Томи] , Коллекционная фигурка, масштаб 12 дюймов

Размер файла : 2,28 МБ

Загрузить

В то время как на улицах Чикаго бушует битва между автоботами и десептиконами, Мегатрон прорывается сквозь нее, оставляя за собой огненные разрушения. Безжалостный десептикон использует свой гладкий кибертронский реактивный режим, чтобы прорваться сквозь небо, волоча автобота Джаза, а затем использует свою массивную форму робота, чтобы разорвать смелого автобота надвое. Используйте Megatron MPM-8 и Autobot Jazz MPM-9.цифры, чтобы переосмыслить культовый момент Movie 1, когда Мегатрон разрывает джаз на две части. (MPM-9 продается отдельно. При наличии). Фигурка Masterpiece Movie Series Megatron MPM-8 — идеальная аутентичная фигурка как для поклонников, так и для коллекционеров, с чертами, вдохновленными взрывным боевиком «Трансформеры» 2007 года. Фигурка демонстрирует безжалостного лидера десептиконов с впечатляющим вниманием к деталям. Представьте себе, что Мегатрон дает волю действиям с подвижными руками и ртом, литыми деталями, а также Fusion Cannon, цепным хлыстом и аксессуарами Allspark Cube. Преобразуется из режима робота в реактивный кибертронский режим за 50 шагов. Трансформеры и все связанные с ними персонажи являются товарными знаками Hasbro.

  • Включает в себя фигурку Мегатрона MPM-8 из серии фильмов о трансформерах, куб Allspark, 2 аксессуара и инструкции.
  • ОФИЦИАЛЬНАЯ ФИГУРКА ШЕДЕВРА HASBRO И TAKARA TOMY. Эта коллекционная фигурка Мегатрона MPM-8 из серии шедевров кино является подлинной фигуркой Трансформеров; не от третьего лица.
  • ПРЕМИУМ-ДИЗАЙН. Дизайн фигурок был вдохновлен файлами Movie CAD из фильма «Трансформеры», включающими отлитые под давлением детали и 180 декоративных элементов с 26 точками артикуляции, включая сильно подвижные руки.
  • РЕЖИМ КИБЕРТРОНСКОГО РЕЖИМА В ВИДЕОФИЛЬМЕ — фигурка превращается из робота в реактивный режим Кибертрона за 50 шагов.
  • ПОДРОБНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И АКСЕССУАРЫ — фигурка поставляется с культовым аксессуаром для оружия Megatron Fusion Cannon и цепным хлыстом, вдохновленным фильмом. Имеет подвижные рот и руки, а также детали, отлитые под давлением.
  • ПОЗА С АВТОБОТОМ JAZZ MPM-9 — фигурки Megatron MPM-8 и Autobot Jazz MPM-9 можно поставить, чтобы переосмыслить культовый момент Movie 1, когда Мегатрон разрывает Джаза на две части (MPM-9).продано отдельно. При условии доступности).
  • Возраст от 8 лет и старше
  • Масштаб рисунка: 12 дюймов

Некоторые из наших старинных или предыдущих версий игрушек и инструкций к играм могут быть более сложными для расшифровки или менее четкими. Если у вас есть какие-либо проблемы или вопросы, пожалуйста, свяжитесь с нашим отделом по работе с потребителями по адресу https://consumercare.hasbro.com/en-us

Трансформеры Masterpiece Movie Series Megatron MPM-8 [ОФИЦИАЛЬНО Hasbro и Takara Tomy], фигурка коллекционера, 12- дюймовая шкала

Размер файла: 2,28 МБ

Скачать

Все, что вам нужно знать о продукте.

Learn more