R - радиус кривизны;

r - радиус закругления полки;

z₀ - расстояние от оси Y - Y до наружной грани стенки.

Примечание. Уклон внутренних граней полок должен быть 4 – 10 %.

Δ - перекос полки; f - прогиб стенки

Черт. 3

Таблица 1

Швеллеры с уклоном внутренних граней полок

Сортамент швеллеров в виде таблиц

На этой странице размещен сортамент швеллеров различного исполнения по ГОСТ 8240—89. Здесь можно найти характеристики швеллеров с уклонном внутренних граней полок, а также с параллельными гранями полок: экономичные и легкой серии. Все параметры профилей занесены в удобные таблицы, которые обладают возможностью фильтровать и группировать значения швеллеров. Еще одной из особенностей данных таблиц, является их адаптивность к размеру экрана.

Особенность данного сортамента швеллеров

Группировка информации

В каждой из таблиц выводиться только часть информации: по 10 строчек, между которыми можно переключаться с помощью кнопок, расположеных в правом нижнем углу каждой таблицы.

Фильтрация данных

В таблицах сортамента предусмотрена фильтрация данных, которая позволяет выводить только нужные строчки. Для этого достаточно в поиск ввести уникальное значение параметра швеллера, после чего таблица выдаст только его значения. Рекомендуется вводить значения моментов сопротивления или момента инерции, так как эти величины являются уникальными параметрами каждого швеллера.

Адаптивность сортамента

Все таблицы сортамента являются адаптивными и автоматически подстраиваются под любой размер экрана. Для мобильных устройств, обладающих небольшой шириной экрана, предусмотрена горизонтальная прокрутка: под каждой таблицей имеется специальный ползунок.

Швеллеры стальные горячекатаные с уклоном внутренних граней полок по ГОСТ 8240-97

Швеллеры стальные горячекатаные с параллельными гранями полок по ГОСТ 8240-97

Швеллеры стальные горячекатаные (легкой серии) с параллельными гранями полок по ГОСТ 8240-97

Швеллеры стальные горячекатаные (экономичные) с параллельными гранями полок по ГОСТ 8240-97

Швеллеры стальные горячекатаные (специальные) по ГОСТ 8240-97

Сортамент швеллер параллельный

Вернуться на страницу «Швеллер металлический»

ГОСТ 8240-97 Швеллеры с параллельными гранями полок

Обозначения:

h — высота; b — ширина полки; s — толщина стенки; t — толщина полки;

R — радиус кривизны; r — радиус закругления полки;

z ₀ — расстояние от оси Y — Y до наружной грани стенки;

I — момент инерции; W — момент сопротивления;

 S — статистический момент; i — радиус инерции.

СМОТРЕТЬ ПОЛНЫЙ ТЕКСТ ДОКУМЕНТА — ГОСТ 8240-97

Швеллеры с параллельными полками применяют в качестве балок и прогонов. Параллельные полки упрощают работу по изготовлению пластин, которые нужно приварить к швеллеру в качестве ребра жесткости или опорного ребра. Из за геометрической формы, швеллеры с параллельными полками немного проигрывают в несущей способности, но незначительно. Швеллеры с параллельными полками часто используют для изготовления различных вспомогательных конструкций. Например, для устройства водосборного желоба на кровле.

Швеллеры с параллельными полками проще в обработке, особенно когда нужно сделать наклонный вырез или срезать полки для стыковки с другим швеллером.

Учитывая все эти достоинства швеллера с параллельными полками, он заслуженно получил самое широкое распространение при изготовлении металлических каркасов зданий и сооружений.

Также нужно отметить, что прокатный швеллер с параллельными полками является мощным несущим элементом, который может работать как балка, стойка, подкос или подвес. Применение таких швеллеров в ограждающих конструкциях фахверка не целесообразно, т.к. в ограждающих конструкциях лучше подойдут гнутые швеллера, которые имеют также имеют параллельные полки, но более тонкие стенки, а значит достигается большая экономия металла.

При использовании сортамента следует учитывать, что одни позиции популярны и их можно купить практически на любой базе металлопроката, а некоторые позиции редки и достать их трудно, особенно в регионах. Также следует учитывать разброс цен, т.к. иногда выгоднее закладывать более дешевые балки, что окупается даже не смотря на некоторый перерасход металла.

В таблице представлены цены на начало 2018 года.

ГОСТ 8240-97 Швеллеры стальные горячекатаные. Сортамент / 8240 97

Швеллер по ГОСТ 8240-97. Размер и вес профиля.

Каналы стальные UPE с параллельными фланцами

Войти

Новый пользователь? Создать аккаунт

Забыл пароль

Новый пользователь? Создать аккаунт

• Архитекторы
• Инженеры
• Инвесторы
• Подрядчики

• Закладка
• Мое пространство
  • Войти
  • Регистр
• Язык английский
  • Немецкий
  • Польский
  • Французский
  • Итальянский
  • Испанский
• поиск Ищи сейчас

• Главная
• Главное меню
• Продукты
• Тематические исследования
• Проекты
• Библиотека
• инструменты
• Агентства
• Закладка

Главное меню

Решения от

• Приложение
• • Полы
  • Фасад
  • Кровля
  • Строение
  • Длиннопролетная конструкция
  • Фундаменты
• Строительство
• • Мосты

python - Networkx: сеть с параллельными ребрами

1. Около
2. Продукты
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами

график - Параллельное обнаружение края

1. Около
2. Продукты
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
6. О компании

параллельных фланцевых каналов - Rainham Steel

Сталь Акционеры и поставщики конструкционных профилей и полых профилей

.

Как обучать нейронные сети параллельно с Keras и Apache Spark | автор: Niloy Purkait

Теперь мы, наконец, обучим нашу модель Keras, используя экспериментальный Keras2DML API. Чтобы иметь возможность выполнить следующий код, вам необходимо создать бесплатную учетную запись уровня в облачной учетной записи IBM и войти в систему, чтобы активировать Watson studio.

(пошаговая настройка Spark в облаке IBM , руководство здесь , дополнительная информация о Spark с облаком IBM здесь ).

Если у вас есть учетная запись студии Watson с активным планом Spark, вы можете создать блокнот Jupyter на платформе, выбрать конфигурацию облачного компьютера (количество процессоров и ОЗУ) и план Spark и приступить к работе!

Watson studio поставляется с бесплатным тарифным планом Spark, включая 2 рабочих Spark. Хотя этого достаточно для демонстрационных целей, таких как сейчас, для реальных сценариев настоятельно рекомендуется получить платный план Spark. Больше рабочих Spark в основном означает больше потоков, с которыми вычисления могут быть параллельны, а значит, меньше зомби-ожидания результатов перед вашим экраном.Наконец, прежде чем мы начнем, я также отмечу, что существуют другие альтернативы, такие как Deep Cognition, с не менее интересными функциями и иллюстративными статьями о Medium, и они также заслуживают изучения.

Ач, MNIST. Настолько знаковый, что его можно считать «привет миром» наборов данных машинного обучения. Фактически, это даже один из шести стандартных наборов данных, который поставляется с установкой Keras. И будьте уверены, любой алгоритм, который вы имеете в виду, от линейных классификаторов до сверточных нейронных сетей, был опробован и протестирован на этом наборе данных где-то за последние 20 лет.Все для распознавания рукописных цифр. То, что мы, люди, сами делаем с такой легкостью (настолько, что делать это как работу, безусловно, должно быть очень удручающе).

Фактически, эта задача была идеальным кандидатом для довольно многих проектов генезиса машинного обучения из-за отсутствия достаточно больших наборов данных, которые существовали в то время для… ну, на самом деле. Хотя это уже не так, и Интернет наводнен наборами данных, начиная от цен на авокадо и заканчивая вулканами на Венере.Сегодня мы соблюдаем традицию MNIST, расширяя масштаб нашего проекта распознавания рукописных цифр. Мы делаем это, обучая наш алгоритм машинного обучения на вычислительном кластере, и потенциально значительно сокращаем время обучения при этом.

Сверточная нейронная сеть в наборе данных MNIST

1. Начнем с импорта некоторых библиотек:

 import keras 
 from keras.models import Sequential 
 from keras.layers import Input, Dense, Conv2D 
 from keras.слои импортировать MaxPooling2D, Dropout, Flatten 
 из keras import backend как K 
 из keras.models import Model 
 import numpy as np 
 import matplotlib.pyplot as plt 

2. Загрузить данные

Теперь мы можем загрузить в набор данных MNIST из Кераса, используя эту простую строку кода ниже.

 from keras.datasets import mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data () # Ожидайте увидеть numpy n-мерный массив типа (60000, 28, 28) (X_train), X_train. форма, тип (X_train) 

3.Формируйте свои данные

Здесь мы делаем некоторые изменения, наиболее подходящие для нашей нейронной сети. Мы преобразовываем каждое изображение размером 28 х 28 в один вектор из 784 пикселей.

 # Складываем каждое из наших изображений 28 X 28 в вектор 1, 784X_train = X_train.reshape (-1, 784) 
 X_test = X_test.reshape (-1, 784) # Проверить форму 
 X_train.shape, X_test. shape 

4. Нормализовать данные

Затем мы используем MinMaxScaler Scikit-Learn для нормализации наших пиксельных данных, которые обычно находятся в диапазоне 0–255.После нормализации значения будут находиться в диапазоне от 0 до 1, что значительно улучшает результаты.

 из sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdef scaleData (data): 
 scaler = MinMaxScaler (feature_range = (0, 1)) 
 return scaler.fit_transform (data) X_train = scaleData (X_train) 
 X_test = scaleData (X_test) 

5 Построение сети

Затем мы создаем нашу сеть с помощью Keras, определяя подходящую форму ввода, а затем складываем несколько слоев Convolutional, Max Pooling, Dense и Dropout, как показано ниже.(Некоторые основы нейронной сети: убедитесь, что ваш последний слой имеет такое же количество нейронов, что и ваши выходные классы. Поскольку мы прогнозируем рукописные цифры в диапазоне от 0 до 9, у нас есть плотный слой из 10 нейронов в качестве последнего слоя. .)

 input_shape = (1,28,28) if K.image_data_format () == 'channels_first' else (28,28, 1) keras_model = Sequential () 
 keras_model.add (Conv2D (32, kernel_size = (5 , 5), активация = 'relu', input_shape = input_shape, padding = 'same')) 
 keras_model.add (MaxPooling2D (pool_size = (2, 2))) 
 keras_model.add (Conv2D (64, (5, 5), activation = 'relu', padding = 'same')) 
 keras_model.add (MaxPooling2D (pool_size = (2, 2))) 
 keras_model.add (Flatten ()) 
 keras_model.add (Dense (512, activate = 'relu')) 
 keras_model.add (Dropout (0.5)) 
 keras_model.add (Dense (10, activate = 'softmax')) 
 keras_model.summary () 

Если вы видите это резюме модели Keras ниже, у вас пока все хорошо.

5. Создайте модель SystemML.

Используйте оболочку Keras2DML и загрузите ее в нашу недавно построенную сеть Keras.Это делается путем вызова метода Keras2DML и передачи ему сеанса искры, модели Keras, ее формы ввода и предопределенных переменных. Переменная « эпоха » обозначает, сколько раз ваш алгоритм повторяет данные. Затем у нас есть « batch_size », который указывает количество обучающих примеров, которые наша сеть увидит на один обучающий пакет. Наконец, «samples » просто кодирует количество выборок в нашем обучающем наборе. Также просим выводить результаты обучения каждые 10 итераций.

Затем мы используем параметр fit в нашей недавно определенной модели SystemML и передаем ему обучающие массивы и метки, чтобы начать наш сеанс обучения.

 из systemml.mllearn import Keras2DMLepochs = 5 
 batch_size = 100 
 samples = 60000 
 max_iter = int (epochs * math.ceil (samples / batch_size)) sysml_model = Keras2DML (spark, keras_model, input_shape = (1,28 ), weights = 'weights_dir', batch_size = batch_size, max_iter = max_iter, test_interval = 0, display = 10) 
 sysml_model.fit (X_train, y_train) 

Теперь вы должны увидеть что-то вроде этого на экране:

6. Время забивать! Мы делаем это, просто вызывая параметр score в нашей обученной модели SystemML, например:

 sysml_model.score (X_test, y_test) 

Дождитесь выполнения искрового задания, а затем - вуаля! вы должны увидеть свою точность на тестовом наборе. Как вы можете видеть ниже, мы достигли отметки 98,76, что неплохо.

Обратите внимание, что нам удалось развернуть модель Keras с помощью оболочки SystemML Keras2DML, которая по существу сериализует вашу модель в модель Caffe, а затем преобразует эту модель в декларативный сценарий машинного обучения.В противном случае та же модель Keras была бы связана с ресурсами одной JVM, если бы вы выбрали обучение ее с помощью Keras, без значительной адаптации вашего кода для параллельной обработки. Аккуратно, нет? Теперь вы можете обучать свои нейронные сети на локальных графических процессорах или использовать облачную машину, как мы это делали в студии Watson.

Хотя всегда приятно иметь некоторую локальную огневую мощь с точки зрения обработки, ничто не сравнится с облаком. Вы действительно можете масштабировать свои проекты и выбирать подходящие конфигурации машины и планы зажигания за небольшую часть стоимости альтернативного оборудования.Это идеально подходит для работы с различными средами и сценариями использования, которые сильно различаются по требованиям, от визуализации данных небольшого масштаба до проектов больших данных, требующих аналитики петабайт данных в реальном времени. Возможно, вы просто пытаетесь проанализировать большой объем данных Интернета вещей из вашей распределенной складской сети, например Wallmart. Или, может быть, вы заглянули в субатомные глубины, пытаясь определить ткань нашего космоса, как ЦЕРН. В любом из этих широко варьирующихся сценариев использования можно было бы извлечь выгоду из переноса своих вычислений в облако, и, скорее всего, так оно и было.

.

Визуализация промежуточной активации в сверточных нейронных сетях с помощью Keras | Габриэль Пьеробон

В этой статье мы собираемся обучить простую сверточную нейронную сеть с использованием Keras и Python для задачи классификации. Для этого мы будем использовать очень маленький и простой набор изображений, состоящий из 100 изображений кругов, 100 изображений квадратов и 100 изображений треугольников, которые я нашел здесь, в Kaggle. Они будут разделены на наборы для обучения и тестирования (папки в рабочем каталоге) и переданы в сеть.

Самое главное, что мы собираемся воспроизвести некоторые работы Франсуа Шоле из его книги «Глубокое обучение с Python», чтобы узнать, как наша структура слоев обрабатывает данные с точки зрения визуализации каждой промежуточной активации, которая состоит из отображения функции. карты, которые выводятся слоями свертки и объединения в сети.

Это означает, что мы собираемся визуализировать результат каждого слоя активации.

Мы будем действовать очень быстро, поскольку мы не собираемся здесь подробно объяснять CNN с помощью Кераса.

Давайте сначала импортируем все наши необходимые библиотеки:

% matplotlib inlineimport glob 
 import matplotlib 
 from matplotlib import pyplot as plt 
 import matplotlib.image as mpimg 
 import numpy as np 
 import imageio as im 
 from keras import models 
 from keras.models import Sequential 
 из keras.layers import Conv2D 
 from keras.layers import MaxPooling2D 
 from keras.layers import Flatten 
 from keras.layers import Dense 
 from keras.слои import Dropout 
 from keras.preprocessing import image 
 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 
 from keras.callbacks import ModelCheckpoint 

Это наши обучающие изображения:

Circles

 images = [] 
 для img_path в glob.glob ('training_set / circle / *. png'): 
 images.append (mpimg.imread (img_path)) plt.figure (figsize = (20,10)) 
 columns = 5 
 для i, изображение в enumerate (images) : 
 plt.subplot (len (изображения) / columns + 1, columns, i + 1) 
 plt.imshow (изображение) 

Квадраты

(код почти такой же, как и выше, полный код см. здесь)

Треугольники

Формы изображений имеют размер 28 пикселей на 28 пикселей в масштабе RGB (хотя они, возможно, черно-белые только).

Теперь приступим к построению сверточной нейронной сети. Как обычно, мы инициируем модель с помощью Sequential () :

 # Инициализация классификатора CNN 
 = Sequential () 

Мы указываем наши сверточные слои и добавляем MaxPooling к даунсэмплингу и Dropout для предотвращения переобучения.Мы используем Flatten и заканчиваем слоем Dense из 3 единиц, по одной для каждого класса (круг [0], квадрат [1], треугольник [1]). Мы указываем softmax как нашу последнюю функцию активации, которая предлагается для мультиклассовой классификации.

 # Шаг 1 - Свертка 
 classifier.add (Conv2D (32, (3, 3), padding = 'same', input_shape = (28, 28, 3), activate = 'relu')) 
 classifier.add ( Conv2D (32, (3, 3), activate = 'relu')) 
 classifier.add (MaxPooling2D (pool_size = (2, 2))) 
 классификатор.add (Dropout (0.5)) # antes era 0.25 # Добавление второго сверточного слоя 
 classifier.add (Conv2D (64, (3, 3), padding = 'same', activate = 'relu')) 
 classifier.add ( Conv2D (64, (3, 3), activation = 'relu')) 
 classifier.add (MaxPooling2D (pool_size = (2, 2))) 
 classifier.add (Dropout (0.5)) # antes era 0.25 # Добавление третий сверточный слой 
 classifier.add (Conv2D (64, (3, 3), padding = 'same', activate = 'relu')) 
 classifier.add (Conv2D (64, (3, 3), activate = 'relu ')) 
 классификатор.add (MaxPooling2D (pool_size = (2, 2))) 
 classifier.add (Dropout (0.5)) # antes era 0.25 # Шаг 3 - Сглаживание 
 classifier.add (Flatten ()) # Шаг 4 - Полное соединение классификатора 
. add (Dense (units = 512, activate = 'relu')) 
 classifier.add (Dropout (0.5)) 
 classifier.add (Dense (units = 3, activate = 'softmax')) 

Для этого типа изображений , Возможно, я строю слишком сложную структуру, и это станет очевидно, когда мы взглянем на карты функций, однако для этой статьи это помогает мне точно продемонстрировать, что будет делать каждый слой.Я уверен, что мы сможем получить такие же или лучшие результаты с меньшим количеством слоев и меньшей сложностью.

Давайте посмотрим на нашу сводку модели:

 classifier.summary () 

Мы компилируем модель, используя rmsprop в качестве нашего оптимизатора, ategorical_crossentropy в качестве нашей функции потерь, и мы указываем точность в качестве желаемой метрики для отслеживания:

 # Компиляция CNN 
 classifier.compile (optimizer = 'rmsprop', 
 loss ='ategorical_crossentropy ', 
 metrics = [' precision ']) 

На этом этапе нам нужно преобразовать наши изображения в форма, которую примет модель.Для этого мы используем ImageDataGenerator . Мы запускаем его и загружаем наши изображения с помощью .flow_from_directory . Внутри рабочего каталога есть две основные папки, которые называются training_set и test_set . В каждой из них есть 3 подпапки, которые называются кругами , квадратами и треугольниками . Я отправил 70 изображений каждой формы на training_set и 30 на test_set .

 train_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./ 255) 
 test_datagen = ImageDataGenerator (rescale = 1./255)training_set = train_datagen.flow_from_directory ('training_set', 
 target_size = (28, 
 28), 
 batch_size = 16, 
 class_mode = 
 'категориальный') test_set test_datagen.flow_from_directory ('test_set', 
 target_size = (28, 28), 
 batch_size = 16, 
 class_mode = 
 'категориальный') 

Модель будет обучаться в течение 30 эпох, но мы будем использовать ModelCheckpoint для хранения весов эпохи лучших результатов.Мы укажем val_acc в качестве метрики, которая будет использоваться для определения лучшей модели. Это означает, что мы будем придерживаться веса эпохи, которая набирает наибольшие баллы с точки зрения точности на тестовом наборе.

 checkpointer = ModelCheckpoint (filepath = "best_weights.hdf5", 
 monitor = 'val_acc', 
 verbose = 1, 
 save_best_only = True) 

Обучение модели

Теперь пришло время обучить модель, здесь мы включаем обратный вызов на нашу контрольную точку

 история = классификатор.fit_generator (training_set, 
 steps_per_epoch = 100, 
 epochs = 20, 
 callbacks = [checkpointer], 
 validation_data = test_set, 
 validation_steps = 50) 

Модель обучается в течение 20 эпох и достигает максимальной производительности в эпоху 10. Мы получаем следующее сообщение:

`Эпоха 00010: val_acc улучшено с 0,93333 до 0,95556, сохраняя модель в best_weights.hdf5`

После этого модель не улучшается для следующих эпох, поэтому веса эпохи 10 сохраняются - Это означает, что теперь у нас есть файл hdf5 , в котором хранятся веса той конкретной эпохи, где точность на тестовом наборе составляла 95,6%.

Мы убедимся, что наш классификатор загружен с лучшими весами с этим

.

 классификатор.load_weights ('best_weights.hdf5') 

И, наконец, давайте сохраним окончательную модель для дальнейшего использования:

 classifier.save ('shape_cnn.h5') 

Отображение кривых потерь и точности во время обучения

Давайте теперь посмотрим, как наша модель работала за 30 эпох:

 acc = history.history ['acc'] 
 val_acc = history.history ['val_acc'] 
 loss = history.history ['loss'] 
 val_loss = history.history [' val_loss '] epochs = range (1, len (acc) + 1) plt.plot (epochs, acc,' bo ', label =' Training acc ') 
 plt.plot (epochs, val_acc, 'b', label = 'Validation acc') 
 plt.title ('Обучение и точность проверки') 
 plt.legend () plt.figure () plt.plot (epochs, loss, 'bo ', label =' Потеря обучения ') 
 plt.plot (эпохи, val_loss,' b ', label =' Потеря проверки ') 
 plt.title (' Потеря обучения и проверки ') 
 plt.legend () plt.show () 

Мы видим, что после 10-й эпохи модель начинает переобучаться. Тем не менее, мы сохранили результаты той эпохи, которая показала лучшие результаты.

Классы

Давайте теперь проясним номер класса, присвоенный каждому из наших наборов фигур, так как именно так модель будет производить свои прогнозы:

круга: 0
квадратов: 1
треугольников: 2

Предсказание класса невидимого images

Обучив и сохранив нашу модель, мы можем загрузить простое невидимое изображение из нашего тестового набора и посмотреть, как оно классифицировано:

 img_path = 'test_set / triangles / drawing (2).png'img = image.load_img (img_path, target_size = (28, 28)) 
 img_tensor = image.img_to_array (img) 
 img_tensor = np.expand_dims (img_tensor, axis = 0) 
 img_tensor / = 255.plt.imshow ( img_tensor [0]) 
 plt.show () print (img_tensor.shape) 

 # предсказание изображений 
 x = image.img_to_array (img) 
 x = np.expand_dims (x, axis = 0) images = np.vstack ( [x]) 
 classes = classifier.predict_classes (images, batch_size = 10) 
 print («Прогнозируемый класс:», классы) > Прогнозируемый класс: [2]  

Прогноз - это класс [2], который является треугольник.

Пока все хорошо. Теперь мы переходим к наиболее важной части этой статьи

Цитата Франсуа Шолле из его книги «ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ с Python» (и я буду часто цитировать его в этом разделе):

Промежуточные активации «полезны для понимания того, как последовательные слои свертки преобразуют свои входные данные и для получения первого представления о значении отдельных фильтров свертки ».

«Репрезентации, полученные с помощью свертков, легко поддаются визуализации, в значительной степени потому, что они представляют собой визуальные концепции.Визуализация промежуточных активаций состоит из отображения карт характеристик, которые выводятся различными слоями свертки и объединения в сети при заданном вводе (вывод слоя часто называют его активацией, выводом функции активации). Это дает представление о том, как входные данные разлагаются на различные фильтры, изученные сетью. Каждый канал кодирует относительно независимые функции, поэтому правильный способ визуализировать эти карты функций - это независимо построить содержимое каждого канала в виде 2D-изображения.”

Далее мы получим входное изображение - изображение треугольника, а не часть изображений, на которых обучалась сеть.

«Чтобы извлечь карты функций, которые мы хотим рассмотреть, мы создадим модель Keras, которая принимает пакеты изображений в качестве входных данных и выводит активации всех слоев свертки и объединения. Для этого мы будем использовать модель класса Keras. Модель создается с использованием двух аргументов: входного тензора (или списка входных тензоров) и выходного тензора (или списка выходных тензоров).Результирующий класс представляет собой модель Keras, как и последовательные модели, сопоставляя указанные входные данные с указанными выходными данными. Что отличает класс Model, так это то, что он позволяет создавать модели с несколькими выходами, в отличие от Sequential ».

.

---

Смотрите также

• 
  Размер полуторного пододеяльника
• 
  Какой цвет получается при смешивании синего и красного
• 
  Детская площадка из подручных средств своими руками
• 
  Аквафор осмо 100
• 
  Что значит т1 и т2 на счетчике
• 
  Как сажать газон и когда
• 
  Чем полить пенек чтобы он сгнил
• 
  Усилитель антенный пассивный
• 
  Насосная станция обслуживание и ремонт
• 
  Монтаж потолка из панелей
• 
  Таблица расчета кабеля по нагрузке