Академия декора
+7-952-736-57-39

Академия декора
+7-952-736-57-39

Оформительская компания

  Академия Декора   |   Багетная мастерская   |   Услуги
Натяжка на подрамник
  |   Галерея работ
Монтаж (портрет)
Детские работы
Объектное оформление
Живопись
Фото
Изготовление зеркал
  |   Мастер-классы   |   Торговля
Наборы для вышивания
Декупаж
Салфетки
Карты
Заготовки
Фурнитура
Краски
Акриловые краски
Контуры
Квиллинг
Бумага
Инструменты
Доп. материалы
Раскраски
Schipper
Бисер PRECIOSA
Холсты
  |   Достижения   |   Партнеры   |   Контакты  
Галерея работ
  Багетная мастерская  
  Услуги
Натяжка на подрамник
 
  Галерея работ
Детские работы
Объектное оформление
Фото
Изготовление зеркал
 
  Мастер-классы
Квилинг
Живопись
Темари
Вышивка лентами
Роспись
 
  Торговля
Наборы для вышивания
Холсты
Декупаж
Салфетки
Карты
Заготовки
Фурнитура
Краски
Контуры
Квиллинг
Бумага
Бисер PRECIOSA
Акриловые краски
Раскраски
Schipper
 
  Монтаж (портрет)
Мужчины
 
Главная » Разное » Сортамент швеллеров с параллельными гранями полок

Сортамент швеллеров с параллельными гранями полок


Швеллер с параллельными гранями полок по ГОСТ 8240-97. Размеры и вес профиля.

Фильтровать выбранное

Профиль h, мм b, мм s, мм t, мм x0, см R, мм А, см2 M, кг Ix, см4 Wx, см3 ix, см Sx, см3 Iy, см4 Wy, см3 iy, см
5П 50.0 32.0 4.4 7.0 12,1 6.0 6.16 4.84 22.8 9.1 19.2 5.61 5.95 2.99 9.8
6.5П 65.0 36.0 4.4 7.2 12,9 6.0 7.51 5.9 48.8 15.0 25.5 9.02 9.35 4.06 11.2
8П 80.0 40.0 4.5 7.4 13,8 6.5 8.98 7.05 89.9 22.5 31.6 13.3 13.9 5.31 12.4
10П 100.0 46.0 4.5 7.6 15,3 7.0 10.9 8.59 175.0 34.9 39.9 20.5 22.6 7.37 14.4
12П 120.0 52.0 4.8 7.8 16,6 7.5 13.3 10.4 305.0 50.8 47.9 29.7 34.9 9.84 16.2
14П 140.0 58.0 4.9 8.1 18,2 8.0 15.6 12.3 493.0 70.4 56.1 40.9 51.5 12.9 18.1
16П 160.0 64.0 5.0 8.4 19,7 8.5 18.1 14.2 750.0 93.8 64.4 54.3 72.8 16.4 20.0
16аП 160.0 68.0 5.0 9.0 21,9 8.5 19.5 15.3 827.0 103.0 65.1 59.5 90.5 19.6 21.5
18П 180.0 70.0 5.1 8.7 21,4 9.0 20.7 16.3 1090.0 121.0 72.6 70.0 100.0 20.6 22.0
18аП 180.0 74.0 5.1 9.3 23,6 9.0 22.2 17.4 1200.0 133.0 73.4 76.3 123.0 24.3 23.5
20П 200.0 76.0 5.2 9.0 23,0 9.5 23.4 18.4 1530.0 153.0 80.8 88.0 134.0 25.2 23.9
22П 220.0 82.0 5.4 9.5 24,7 10.0 26.7 21.0 2120.0 193.0 89.0 111.0 178.0 31.0 25.8
24П 240.0 90.0 5.6 10.0 27,2 10.5 30.6 24.0 2910.0 243.0 97.5 139.0 248.0 39.5 28.5
27П 270.0 95.0 6.0 10.5 27,8 11.0 35.2 27.7 4180.0 310.0 109.0 178.0 314.0 46.7 29.9
30П 300.0 100.0 6.5 11.0 28,3 12.0 40.5 31.8 5830.0 389.0 120.0 224.0 393.0 54.8 31.2
33П 330.0 105.0 7.0 11.7 29,0 13.0 46.5 36.5 8010.8 486.0 131.0 281.0 491.0 64.6 32.5
36П 360.0 110.0 7.5 12.6 29,9 14.0 53.4 41.9 10850.0 603.0 143.0 350.0 611.0 76.3 33.8
40П 400.0 115.0 8.0 13.5 30,5 15.0 61.5 48.3 15260.0 763.0 158.0 445.0 760.0 89.9 35.1

ГОСТ 8240-89 «Швеллеры стальные горячекатаные. Сортамент»

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР

ШВЕЛЛЕРЫ СТАЛЬНЫЕ ГОРЯЧЕКАТАНЫЕ

СОРТАМЕНТ

ГОСТ 8240-89
(СТ СЭВ 2210-80)

ИЗДАТЕЛЬСТВО СТАНДАРТОВ

Москва

 

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР

ШВЕЛЛЕРЫ СТАЛЬНЫЕ ГОРЯЧЕКАТАНЫЕ

Сортамент

Hot-rolled steel channels. Rolling products

ГОСТ
8240-89

(СТ СЭВ 2210-80)

Дата введения 01.07.90

Настоящий стандарт устанавливает сортамент швеллеров с уклоном внутренних граней полок и швеллеры с параллельными гранями полок.

1. Поперечное сечение швеллеров должно соответствовать указанному на черт. 1 и 2.

2. Номинальные размеры швеллеров, площадь поперечного сечения, масса 1 м и справочные значения для осей должны соответствовать приведенным в табл. 1 и 2.

3. По точности прокатки швеллеры изготовляют:

повышенной точности - Б;

обычной точности - В.

4. Предельные отклонения по размерам и форме швеллеров (черт. 1 - 3) должны соответствовать приведенным в табл. 3.

Черт. 1

Черт. 2

h - высота;

b - ширина полки;

s - толщина стенки;

t - толщина полки;

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

Номер швеллера

h

b

s

t

R

r

Площадь поперечного сечения, см2

Масса 1 м, кг

Справочные значения для осей

z

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.

Номер швеллера h b s t R r Площадь поперечного сечения, см2 Масса 1 м, кг Справочные значения для осей z о, см
не более X — X Y — Y
мм Ix, см4 Wx , см3 ix, см sx, см3 Iy, см4 Wy, см3 iy, см
5П 50 32 4,4 7,0 6,0 3,5 6,16 4,84 22,8 9,1 1,92 5,61 5,95 2,99 0,98 1,21
6,5 П 65 36 4,4 7,2 6,0 3,5 7,51 5,90 48,8 15,0 2,55 9,02 9,35 4,06 1,12 1,29
8 П 80 40 4,5 7,4 6,5 3,5 8,98 7,05 89,8 22,5 3,16 13,30 13,90 3,31 1,24 1,38
10 П 100 46 4,5 7,6 7,0 4,0 10,90 8,59 175,0 34,9 3,99 20,50 22,60 7,37 1,44 1,53
12 П 120 52 4,8 7,8 7,5 4,5 13,30 10,40 305,0 50,8 4,79 29,70 34,90 9,84 1,62 1,66
14 П 140 58 4,9 8,1 8,0 4,5 15,60 12,30 493,0 70,4 5,61 40,90 51,50 12,90 1,81 182
16 П 160 64 5,0 8,4 8,5 5,0 18,10 14,20 750,0 93,8 6,44 54,30 72,80 16,40 2,00 1,97
16аП 160 68 5,0 9,0 8,5 5,0 19,50 15,30 827,0 103,0 6,51 59,50 90,50 19,60 2,15 2,19
18 П 180 70 5,1 8,7 9,0 5,0 20,70 16,30 1090,0 121,0 7,26 70,00 100,00 20,60 2,20 2,14
18аП 180 74 5,1 9,3 9,0 5,0 22,20 17,40 1200,0 133,0 7,34 76,30 123,00 24,30 2,35 2,36
20 П 200 76 5,2 9,0 9,5 5,5 23,40 18,40 1530,0 153,0 8,08 88,00 134,00 25,20 2,39 2,30
22 П 220 82 5,4 9,5 10,0 6,0 26,70 21,00 2120,0 193,0 8,90 111,00 178,00 31,00 2,58 2,47
24 П 240 90 5,6 10,0 10,5 6,0 30,60 24,00 2910,0 243,0 9,75 139,00 248,00 39,50 2,85 2,72
27 П 270 95 6,0 10,5 11,0 6,5 35,20 27,70 4180,0 310,0 10,90 178,00 314,00 46,70 2,99 2,78
30 П 300 100 6,5 11,0 12,0 7,0 40,50 31,80 5830,0 389,0 12,00 224,00 393,00 54,80 3,12 2,83
33 П 330 105 7,0 11,7 13,0 7,5 46,50 36,50 8010,8 486,0 13,10 281,00 491,00 64,60 3,25 2,90
36 П 360 110 7,5 12,6 14,0 8,5 53,40 41,90 10850,0 603,0 14,30 350,00 611,00 76,30 3,38 2,99
40 П 400 115 8,0 13,5 15,0 9,0 61,50 48,30 15260,0 763,0 15,80 445,00 760,00 89,90 3,51 3,05

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.

А ГРУПП, ООО ТК СТАЛЬ-ИНТЕКС ТРЕЙД, ООО ЕВРАЗ МЕТАЛЛ ИНПРОМ, ОАО АРИЭЛЬ МЕТАЛЛ, ОАО ОМЕГА МЕТАЛЛ, ГК ДИПОС, ГК МЕТАЛЛО-КОМПЛЕКТ-М, АО ЕМГ-ГРУПП, ООО БРОК-ИНВЕСТ-СЕРВИС И К, ТФД, ЗАО МЕТАЛЛ-СЕРВИС, ОАО МЕТАЛЛО-ТОРГ, АО МЕТАГОР, ООО АТОН-СТАЛЬ, ООО СТАЛЬ-РЕЗЕРВ, ТПО, ООО АМГ, ООО
5П 49000 45 480 48 500 48 500 47 990 51 200 48 500 48 990 44 990
6,5П 49 000 44 580 46 990 44 450 47 900 48 000 47 490 51 200 44 450 48 990 45 490
8П 50 000 49 500 53 500 55 000 53 990 53 600 48 000 55 990 54 990
10П 53 900 48 580 50 400 50 990 50 200 53 750 51 800 49 090 51 500 51 490 53 600 53 750 52 990 48 790
12П 53 300 48 880 53 100 53 990 54 000 55 000 54 200 55 090 54 500 54 490 54 900 52 500 54 990 49 990
14П 54 000 48 580 53 100 56 990 48 500 55 000 57 800 54 090 55 500 55 990 55 900 51 500 55 490 49 900 52 990
16П 56 500 55 100 56 990 51 000 55 800 55 500 57 590 55 500 57 490 55 900 55 500 55 900 54 990
18П 57 000 57 800 59 990 51 000 54 900 52 990
20П 54 650 53 500 54 650 40 500 54 650 74 590 54 650 57 490 57 100 55 200 65 900 73 950
22П 73 950 68 000 72 000 30 300 73 950 74 590 66 000 72 000 73 950 72 000 65 900 69 990
24П 73 950 72 280 68 000 71 500 73 950 73 950 74 590 73 950 72 000 73 950 71 500 73 000 63 900 72 490
27П 73 950 68 000 73 950 73 950 73 950 72 000 73 000 72 900 72 490
30П 68 000 71 500 73 950 73 950 73 950 72 000 73 950 72 000 73 000 73 900 73 950
40П 91 990 90 000 110 000 99 900 92 900 110 900 109 990

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

На главную | База 1 | База 2 | База 3
Поиск по реквизитамПоиск по номеру документаПоиск по названию документаПоиск по тексту документа
Искать все виды документовДокументы неопределённого видаISOАвиационные правилаАльбомАпелляционное определениеАТКАТК-РЭАТПЭАТРВИВМРВМУВНВНиРВНКРВНМДВНПВНПБВНТМ/МЧМ СССРВНТПВНТП/МПСВНЭВОМВПНРМВППБВРДВРДСВременное положениеВременное руководствоВременные методические рекомендацииВременные нормативыВременные рекомендацииВременные указанияВременный порядокВрТЕРВрТЕРрВрТЭСНВрТЭСНрВСНВСН АСВСН ВКВСН-АПКВСПВСТПВТУВТУ МММПВТУ НКММПВУП СНЭВУППВУТПВыпускГКИНПГКИНП (ОНТА)ГНГОСТГОСТ CEN/TRГОСТ CISPRГОСТ ENГОСТ EN ISOГОСТ EN/TSГОСТ IECГОСТ IEC/PASГОСТ IEC/TRГОСТ IEC/TSГОСТ ISOГОСТ ISO GuideГОСТ ISO/DISГОСТ ISO/HL7ГОСТ ISO/IECГОСТ ISO/IEC GuideГОСТ ISO/TRГОСТ ISO/TSГОСТ OIML RГОСТ ЕНГОСТ ИСОГОСТ ИСО/МЭКГОСТ ИСО/ТОГОСТ ИСО/ТСГОСТ МЭКГОСТ РГОСТ Р ЕНГОСТ Р ЕН ИСОГОСТ Р ИСОГОСТ Р ИСО/HL7ГОСТ Р ИСО/АСТМГОСТ Р ИСО/МЭКГОСТ Р ИСО/МЭК МФСГОСТ Р ИСО/МЭК ТОГОСТ Р ИСО/ТОГОСТ Р ИСО/ТСГОСТ Р ИСО/ТУГОСТ Р МЭКГОСТ Р МЭК/ТОГОСТ Р МЭК/ТСГОСТ ЭД1ГСНГСНрГСССДГЭСНГЭСНмГЭСНмрГЭСНмтГЭСНпГЭСНПиТЕРГЭСНПиТЕРрГЭСНрГЭСНсДИДиОРДирективное письмоДоговорДополнение к ВСНДополнение к РНиПДСЕКЕНВиРЕНВиР-ПЕНиРЕСДЗемЕТКСЖНМЗаключениеЗаконЗаконопроектЗональный типовой проектИИБТВИДИКИМИНИнструктивное письмоИнструкцияИнструкция НСАМИнформационно-методическое письмоИнформационно-технический сборникИнформационное письмоИнформацияИОТИРИСОИСО/TRИТНИТОсИТПИТСИЭСНИЭСНиЕР Республика КарелияККарта трудового процессаКарта-нарядКаталогКаталог-справочникККТКОКодексКОТКПОКСИКТКТПММ-МВИМВИМВНМВРМГСНМДМДКМДСМеждународные стандартыМетодикаМетодика НСАММетодические рекомендацииМетодические рекомендации к СПМетодические указанияМетодический документМетодическое пособиеМетодическое руководствоМИМИ БГЕИМИ УЯВИМИГКМММНМОДНМонтажные чертежиМос МУМосМРМосСанПинМППБМРМРДСМРОМРРМРТУМСанПиНМСНМСПМТМУМУ ОТ РММУКМЭКННАС ГАНБ ЖТНВННГЭАНДНДПНиТУНКНормыНормы времениНПНПБНПРМНРНРБНСПНТПНТП АПКНТП ЭППНТПДНТПСНТСНЦКРНЦСОДМОДНОЕРЖОЕРЖкрОЕРЖмОЕРЖмрОЕРЖпОЕРЖрОКОМТРМОНОНДОНКОНТПОПВОПКП АЭСОПНРМСОРДОСГиСППиНОСНОСН-АПКОСПОССПЖОССЦЖОСТОСТ 1ОСТ 2ОСТ 34ОСТ 4ОСТ 5ОСТ ВКСОСТ КЗ СНКОСТ НКЗагОСТ НКЛесОСТ НКМОСТ НКММПОСТ НКППОСТ НКПП и НКВТОСТ НКСМОСТ НКТПОСТ5ОСТНОСЭМЖОТРОТТПП ССФЖТПБПБПРВПБЭ НППБЯПВ НППВКМПВСРПГВУПереченьПиН АЭПисьмоПМГПНАЭПНД ФПНД Ф СБПНД Ф ТПНСТПОПоложениеПорядокПособиеПособие в развитие СНиППособие к ВНТППособие к ВСНПособие к МГСНПособие к МРПособие к РДПособие к РТМПособие к СНПособие к СНиППособие к СППособие к СТОПособие по применению СППостановлениеПОТ РПОЭСНрППБППБ-АСППБ-СППБВППБОППРПРПР РСКПР СМНПравилаПрактическое пособие к СППРБ АСПрейскурантПриказПротоколПСРр Калининградской областиПТБПТЭПУГПУЭПЦСНПЭУРР ГазпромР НОПРИЗР НОСТРОЙР НОСТРОЙ/НОПР РСКР СМНР-НП СРО ССКРазъяснениеРаспоряжениеРАФРБРГРДРД БГЕИРД БТРД ГМРД НИИКраностроенияРД РОСЭКРД РСКРД РТМРД СМАРД СМНРД ЭОРД-АПКРДИРДМРДМУРДПРДСРДТПРегламентРекомендацииРекомендацияРешениеРешение коллегииРКРМРМГРМДРМКРНДРНиПРПРРТОП ТЭРС ГАРСНРСТ РСФСРРСТ РСФСР ЭД1РТРТМРТПРУРуководствоРУЭСТОП ГАРЭГА РФРЭСНрСАСанитарные нормыСанитарные правилаСанПиНСборникСборник НТД к СНиПСборники ПВРСборники РСН МОСборники РСН ПНРСборники РСН ССРСборники ценСБЦПСДАСДАЭСДОССерияСЗКСНСН-РФСНиПСНиРСНККСНОРСНПСОСоглашениеСПСП АССП АЭССправочникСправочное пособие к ВСНСправочное пособие к СНиПСправочное пособие к СПСправочное пособие к ТЕРСправочное пособие к ТЕРрСРПССНССЦСТ ССФЖТСТ СЭВСТ ЦКБАСТ-НП СРОСТАСТКСТМСТНСТН ЦЭСТОСТО 030 НОСТРОЙСТО АСЧМСТО БДПСТО ВНИИСТСТО ГазпромСТО Газпром РДСТО ГГИСТО ГУ ГГИСТО ДД ХМАОСТО ДОКТОР БЕТОНСТО МАДИСТО МВИСТО МИСТО НААГСТО НАКССТО НКССТО НОПСТО НОСТРОЙСТО НОСТРОЙ/НОПСТО РЖДСТО РосГеоСТО РОСТЕХЭКСПЕРТИЗАСТО САСТО СМКСТО ФЦССТО ЦКТИСТО-ГК "Трансстрой"СТО-НСОПБСТПСТП ВНИИГСТП НИИЭССтП РМПСУПСССУРСУСНСЦНПРТВТЕТелеграммаТелетайпограммаТематическая подборкаТЕРТЕР Алтайский крайТЕР Белгородская областьТЕР Калининградской областиТЕР Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕР Краснодарского краяТЕР Мурманская областьТЕР Новосибирской областиТЕР Орловской областиТЕР Республика ДагестанТЕР Республика КарелияТЕР Ростовской областиТЕР Самарской областиТЕР Смоленской обл.ТЕР Ямало-Ненецкий автономный округТЕР Ярославской областиТЕРмТЕРм Алтайский крайТЕРм Белгородская областьТЕРм Воронежской областиТЕРм Калининградской областиТЕРм Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРм Мурманская областьТЕРм Республика ДагестанТЕРм Республика КарелияТЕРм Ямало-Ненецкий автономный округТЕРмрТЕРмр Алтайский крайТЕРмр Белгородская областьТЕРмр Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРмр Краснодарского краяТЕРмр Республика ДагестанТЕРмр Республика КарелияТЕРмр Ямало-Ненецкий автономный округТЕРпТЕРп Алтайский крайТЕРп Белгородская областьТЕРп Калининградской областиТЕРп Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРп Краснодарского краяТЕРп Республика КарелияТЕРп Ямало-Ненецкий автономный округТЕРп Ярославской областиТЕРрТЕРр Алтайский крайТЕРр Белгородская областьТЕРр Калининградской областиТЕРр Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРр Краснодарского краяТЕРр Новосибирской областиТЕРр Омской областиТЕРр Орловской областиТЕРр Республика ДагестанТЕРр Республика КарелияТЕРр Ростовской областиТЕРр Рязанской областиТЕРр Самарской областиТЕРр Смоленской областиТЕРр Удмуртской РеспубликиТЕРр Ульяновской областиТЕРр Ямало-Ненецкий автономный округТЕРррТЕРрр Ямало-Ненецкий автономный округТЕРс Ямало-Ненецкий автономный округТЕРтр Ямало-Ненецкий автономный округТехнический каталогТехнический регламентТехнический регламент Таможенного союзаТехнический циркулярТехнологическая инструкцияТехнологическая картаТехнологические картыТехнологический регламентТИТИ РТИ РОТиповая инструкцияТиповая технологическая инструкцияТиповое положениеТиповой проектТиповые конструкцииТиповые материалы для проектированияТиповые проектные решенияТКТКБЯТМД Санкт-ПетербургТНПБТОИТОИ-РДТПТПРТРТР АВОКТР ЕАЭСТР ТСТРДТСНТСН МУТСН ПМСТСН РКТСН ЭКТСН ЭОТСНэ и ТЕРэТССЦТССЦ Алтайский крайТССЦ Белгородская областьТССЦ Воронежской областиТССЦ Карачаево-Черкесская РеспубликаТССЦ Ямало-Ненецкий автономный округТССЦпгТССЦпг Белгородская областьТСЦТСЦ Белгородская областьТСЦ Краснодарского краяТСЦ Орловской областиТСЦ Республика ДагестанТСЦ Республика КарелияТСЦ Ростовской областиТСЦ Ульяновской областиТСЦмТСЦО Ямало-Ненецкий автономный округТСЦп Калининградской областиТСЦПГ Ямало-Ненецкий автономный округТСЦэ Калининградской областиТСЭМТСЭМ Алтайский крайТСЭМ Белгородская областьТСЭМ Карачаево-Черкесская РеспубликаТСЭМ Ямало-Ненецкий автономный округТТТТКТТПТУТУ-газТУКТЭСНиЕР Воронежской областиТЭСНиЕРм Воронежской областиТЭСНиЕРрТЭСНиТЕРэУУ-СТУказУказаниеУказанияУКНУНУОУРврУРкрУРррУРСНУСНУТП БГЕИФАПФедеральный законФедеральный стандарт оценкиФЕРФЕРмФЕРмрФЕРпФЕРрФормаФорма ИГАСНФРФСНФССЦФССЦпгФСЭМФТС ЖТЦВЦенникЦИРВЦиркулярЦПИШифрЭксплуатационный циркулярЭРД
Показать все найденныеПоказать действующиеПоказать частично действующиеПоказать не действующиеПоказать проектыПоказать документы с неизвестным статусом
Упорядочить по номеру документаУпорядочить по дате введения

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

Профиль Подтип h, мм b, мм s, мм t, мм x0, см R, мм А, см2 M, кг Ix, см4 Wx, см3 ix, см Sx, см3 Iy, см4 Wy, см3 iy, см
5П с параллельными гранями полок 50.0 32.0 4.4 7.0 12,1 6.0 6.16 4.84 22.8 9.1 19.2 5.61 5.95 2.99 9.8
6.5П с параллельными гранями полок 65.0 36.0 4.4 7.2 12,9 6.0 7.51 5.9 48.8 15.0 25.5 9.02 9.35 4.06 11.2
8П с параллельными гранями полок 80.0 40.0 4.5 7.4 13,8 6.5 8.98 7.05 89.9 22.5 31.6 13.3 13.9 5.31 12.4
10П с параллельными гранями полок 100.0 46.0 4.5 7.6 15,3 7.0 10.9 8.59 175.0 34.9 39.9 20.5 22.6 7.37 14.4
12П с параллельными гранями полок 120.0 52.0 4.8 7.8 16,6 7.5 13.3 10.4 305.0 50.8 47.9 29.7 34.9 9.84 16.2
14П с параллельными гранями полок 140.0 58.0 4.9 8.1 18,2 8.0 15.6 12.3 493.0 70.4 56.1 40.9 51.5 12.9 18.1
16П с параллельными гранями полок 160.0 64.0 5.0 8.4 19,7 8.5 18.1 14.2 750.0 93.8 64.4 54.3 72.8 16.4 20.0
16аП с параллельными гранями полок 160.0 68.0 5.0 9.0 21,9 8.5 19.5 15.3 827.0 103.0 65.1 59.5 90.5 19.6 21.5
18П с параллельными гранями полок 180.0 70.0 5.1 8.7 21,4 9.0 20.7 16.3 1090.0 121.0 72.6 70.0 100.0 20.6 22.0
18аП с параллельными гранями полок 180.0 74.0 5.1 9.3 23,6 9.0 22.2 17.4 1200.0 133.0 73.4 76.3 123.0 24.3 23.5
20П с параллельными гранями полок 200.0 76.0 5.2 9.0 23,0 9.5 23.4 18.4 1530.0 153.0 80.8 88.0 134.0 25.2 23.9
22П с параллельными гранями полок 220.0 82.0 5.4 9.5 24,7 10.0 26.7 21.0 2120.0 193.0 89.0 111.0 178.0 31.0 25.8
24П с параллельными гранями полок 240.0 90.0 5.6 10.0 27,2 10.5 30.6 24.0 2910.0 243.0 97.5 139.0 248.0 39.5 28.5
27П с параллельными гранями полок 270.0 95.0 6.0 10.5 27,8 11.0 35.2 27.7 4180.0 310.0 109.0 178.0 314.0 46.7 29.9
30П с параллельными гранями полок 300.0 100.0 6.5 11.0 28,3 12.0 40.5 31.8 5830.0 389.0 120.0 224.0 393.0 54.8 31.2
33П с параллельными гранями полок 330.0 105.0 7.0 11.7 29,0 13.0 46.5 36.5 8010.8 486.0 131.0 281.0 491.0 64.6 32.5
36П с параллельными гранями полок 360.0 110.0 7.5 12.6 29,9 14.0 53.4 41.9 10850.0 603.0 143.0 350.0 611.0 76.3 33.8
40П с параллельными гранями полок 400.0 115.0 8.0 13.5 30,5 15.0 61.5 48.3 15260.0 763.0 158.0 445.0 760.0 89.9 35.1
5У с уклоном полок 50.0 32.0 4.4 7.0 11,6 6.0 6.16 4.84 22.8 9.1 19.2 5.59 5.61 2.75 9.5
6.5У с уклоном полок 65.0 36.0 4.4 7.2 12,4 6.0 7.51 5.9 48.6 15.0 25.4 9.0 8.7 3.68 10.8
8У с уклоном полок 80.0 40.0 4.5 7.4 13,1 6.5 8.98 7.05 89.4 22.4 31.6 13.3 12.8 4.75 11.9
10У с уклоном полок 100.0 46.0 4.5 7.6 14,4 7.0 10.9 8.59 174.0 34.8 39.9 20.4 20.4 6.46 13.7
12У с уклоном полок 120.0 52.0 4.8 7.8 15,4 7.5 13.3 10.4 304.0 50.6 47.8 29.6 31.2 8.52 15.3
14У с уклоном полок 140.0 58.0 4.9 8.1 16,7 8.0 15.6 12.3 491.0 70.2 56.0 40.8 45.4 11.0 17.0
16У с уклоном полок 160.0 64.0 5.0 8.4 18,0 8.5 18.1 14.2 747.0 93.4 64.2 54.1 63.3 13.8 18.7
16аУ с уклоном полок 160.0 68.0 5.0 9.0 20,0 8.5 19.5 15.3 823.0 103.0 64.9 59.4 78.8 16.4 20.1
18У с уклоном полок 180.0 70.0 5.1 8.7 19,4 9.0 20.7 16.3 1090.0 121.0 72.4 69.8 86.0 17.0 20.4
18аУ с уклоном полок 180.0 74.0 5.1 9.3 21,3 9.0 22.2 17.4 1190.0 132.0 73.2 76.1 105.0 20.0 21.8
20У с уклоном полок 200.0 76.0 5.2 9.0 20,7 9.5 23.4 18.4 1520.0 152.0 80.7 87.8 113.0 20.5 22.0
22У с уклоном полок 220.0 82.0 5.4 9.5 22,1 10.0 26.7 21.0 2110.0 192.0 88.9 110.0 151.0 25.1 23.7
24У с уклоном полок 240.0 90.0 5.6 10.0 24,2 10.5 30.6 24.0 2900.0 242.0 97.3 139.0 208.0 31.6 26.0
27У с уклоном полок 270.0 95.0 6.0 10.5 24,7 11.0 35.2 27.7 4160.0 308.0 109.0 178.0 262.0 37.3 27.3
30У с уклоном полок 300.0 100.0 6.5 11.0 25,2 12.0 40.5 31.8 5810.0 387.0 120.0 224.0 327.0 43.6 28.4
33У с уклоном полок 330.0 105.0 7.0 11.7 25,9 13.0 46.5 36.5 7980.0 484.0 131.0 281.0 410.0 51.8 29.7
36У с уклоном полок 360.0 110.0 7.5 12.6 26,8 14.0 53.4 41.9 10820.0 601.0 142.0 350.0 513.0 61.7 31.0
40У с уклоном полок 400.0 115.0 8.0 13.5 27,5 15.0 61.5 48.3 15220.0 761.0 157.0 444.0 642.0 73.4 32.3
5Э экономичный с параллельными гранями полок 50.0 32.0 4.2 7.0 12,3 6.5 6.1 4.79 22.9 9.17 19.4 5.62 6.02 3.05 9.93
6.5Э экономичный с параллельными гранями полок 65.0 36.0 4.2 7.2 13,2 6.5 7.41 5.82 48.9 15.05 25.7 9.02 9.42 4.13 11.27
8Э экономичный с параллельными гранями полок 80.0 40.0 4.2 7.4 14,1 7.5 8.82 6.92 90.0 22.5 31.9 13.31 13.93 5.38 12.57
10Э экономичный с параллельными гранями полок 100.0 46.0 4.2 7.6 15,6 9.0 10.79 8.47 175.9 35.17 40.4 20.55 22.68 7.47 14.5
12Э экономичный с параллельными гранями полок 120.0 52.0 4.5 7.8 17,0 9.5 13.09 10.24 307.0 51.17 48.4 29.75 35.12 10.03 16.38
14Э экономичный с параллельными гранями полок 140.0 58.0 4.6 8.1 18,6 10.0 15.41 12.15 495.7 70.81 56.7 40.96 51.76 13.13 18.33
16Э экономичный с параллельными гранями полок 160.0 64.0 4.7 8.4 20,2 11.0 17.85 14.01 755.5 94.43 65.0 54.41 73.17 16.7 20.24
18Э экономичный с параллельными гранями полок 180.0 70.0 4.8 8.7 21,8 11.5 20.4 16.01 1097.9 121.99 73.4 70.05 100.51 20.87 22.19
20Э экономичный с параллельными гранями полок 200.0 76.0 4.9 9.0 23,5 12.0 23.02 18.07 1537.1 153.71 81.7 88.03 134.07 25.54 24.13
22Э экономичный с параллельными гранями полок 220.0 82.0 5.1 9.5 25,2 13.0 26.36 20.69 2134.2 194.02 90.0 111.0 179.05 31.54 26.06
24Э экономичный с параллельными гранями полок 240.0 90.0 5.3 10.0 27,8 13.0 30.19 23.69 2927.0 243.92 98.5 139.08 249.03 40.07 28.72
27Э экономичный с параллельными гранями полок 270.0 95.0 5.8 10.5 28,3 13.0 34.87 27.37 4200.2 311.12 109.7 178.25 316.24 47.43 30.11
30Э экономичный с параллельными гранями полок 300.0 100.0 6.3 11.0 28,8 13.0 39.94 31.35 5837.1 389.14 120.9 224.0 395.57 55.58 31.47
33Э экономичный с параллельными гранями полок 330.0 105.0 6.9 11.7 29,4 13.0 46.15 36.14 8021.8 488.17 131.8 281.23 497.02 65.78 32.82
36Э экономичный с параллельными гранями полок 360.0 110.0 7.4 12.6 30,4 14.0 52.9 41.53 10864.5 603.58 143.3 350.05 618.92 77.76 34.2
40Э экономичный с параллельными гранями полок 400.0 115.0 7.9 13.5 31,0 15.5 61.11 47.97 15307.9 765.4 158.3 445.41 770.89 91.8 35.52
12Л легкой серии с параллельными гранями полок 120.0 30.0 3.0 4.8 7,6 7.0 6.39 5.02 135.26 22.54 46.0 13.43 5.02 2.24 8.9
14Л легкой серии с параллельными гранями полок 140.0 32.0 3.2 5.6 7,8 7.0 7.57 5.94 212.94 30.42 53.1 18.23 6.55 2.7 9.3
16Л легкой серии с параллельными гранями полок 160.0 35.0 3.4 5.3 8,3 8.0 9.04 7.1 331.96 41.49 60.6 24.84 9.23 3.46 10.1
18Л легкой серии с параллельными гранями полок 180.0 40.0 3.6 5.6 9,4 8.0 10.81 8.49 503.87 55.98 68.3 33.49 14.64 4.1 11.6
20Л легкой серии с параллельными гранями полок 200.0 45.0 3.8 6.0 10,6 9.0 12.89 10.12 748.17 74.82 76.2 44.59 22.37 6.51 13.2
22Л легкой серии с параллельными гранями полок 220.0 50.0 4.0 6.4 11,9 10.0 15.11 11.86 1070.97 97.36 84.2 57.82 32.85 8.61 14.7
24Л легкой серии с параллельными гранями полок 240.0 55.0 4.2 6.8 13,1 10.0 17.41 13.66 1476.39 123.03 92.1 72.9 46.25 11.04 16.3
27Л легкой серии с параллельными гранями полок 270.0 60.0 4.5 7.3 14,0 11.0 20.77 16.3 2218.16 164.31 103.3 97.48 65.1 14.17 17.7
30Л легкой серии с параллельными гранями полок 300.0 65.0 4.8 7.8 15,1 11.0 24.3 19.07 3186.74 212.45 114.5 126.24 89.08 17.84 19.1
8С специальный 80.0 45.0 5.5 9.0 15,7 9.0 11.8 9.26 115.82 28.95 31.3 22.24 7.63 13.8
14С специальный 140.0 58.0 6.0 9.5 17,1 9.5 18.51 14.53 563.7 80.5 55.2 53.2 13.01 17.0
14Са специальный 140.0 60.0 8.0 9.5 16,7 9.5 21.3 16.72 609.1 87.01 53.5 61.02 14.09 16.9
16С специальный 160.0 63.0 6.5 10.0 18,0 10.0 21.95 17.53 866.2 108.3 62.8 73.3 16.3 18.3
16Са специальный 160.0 65.0 8.5 10.0 17,5 10.0 25.15 19.74 934.5 116.8 61.0 83.4 17.55 18.2
18С специальный 180.0 68.0 7.0 10.5 18,8 10.5 25.7 20.2 1272.0 141.0 70.4 98.5 20.1 19.6
18Са специальный 180.0 70.0 9.0 10.5 18,4 10.5 29.3 23.0 1370.0 152.0 68.4 111.0 21.3 19.5
18Сб специальный 180.0 100.0 8.0 10.5 29,9 10.5 34.04 26.72 1791.01 199.0 72.5 305.48 43.58 30.0
20С специальный 200.0 73.0 7.0 11.0 20,2 11.0 28.83 22.63 1780.37 178.04 78.6 128.04 24.19 21.1
20Са специальный 200.0 75.0 9.0 11.0 19,5 11.0 23.83 25.77 1913.71 191.37 76.4 143.63 25.88 20.9
20Сб специальный 200.0 100.0 8.0 11.0 29,3 11.0 36.58 28.71 2360.88 236.09 80.3 327.23 46.3 29.9
24С специальный 240.0 85.0 9.5 14.0 23,5 14.0 44.46 34.9 3841.35 320.11 92.9 268.89 43.7 24.6
26С специальный 260.0 65.0 10.0 16.0 39,1 15.0 44.09 34.61 4088.0 314.5 96.3 115.6 171.6 50.3
26Са специальный 260.0 90.0 10.0 15.0 24,8 15.0 50.6 39.72 5130.83 394.68 100.7 343.15 52.62 26.0
30С специальный 300.0 85.0 7.5 13.5 22,0 13.5 43.88 34.44 6045.43 403.03 117.4 260.74 41.41 24.4
30Са специальный 300.0 87.0 9.5 13.5 21,3 13.5 49.88 39.15 6495.43 433.03 114.1 288.78 43.93 24.1
30Сб специальный 300.0 89.0 11.5 13.5 20,9 13.5 55.88 43.86 6945.43 463.03 111.5 315.35 46.29 23.8

Каналы стальные UPE с параллельными фланцами

Войти

Новый пользователь? Создать аккаунт
Авторизоваться Забыли пароль?

Забыл пароль

Новый пользователь? Создать аккаунт
Запросить новый пароль Авторизоваться Переключить навигацию
  • 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

Переполнение стека
  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

Переполнение стека
  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
Главный офис Отдел продаж в Рейнхеме +44 (0) 1708 558 211 [адрес электронной почты]
Бери офис продаж +44 (0) 161 796 2889
Офис продаж в Сканторпе +44 (0) 172 4273 282
[адрес электронной почты]
перейти к содержанию Переключить навигацию
    .

    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


Мы в соцсетях:
Мы ВКонтактеМы в Одноклассниках

Карта сайта, XML.

ООО "Академия декора", г.