Главное меню

Волма или теплон что лучше


Штукатурки UNIS или ВОЛМА - какие лучше выбрать, сравнение, цены 2020

Подтверждённая покупка
Отзыв: вполне достойного качества.
Имя: Денис Сушко, Продавец-консультант Leroy Merlin Киевское Шоссе
Отзыв: Штукатурка понравилась. Пластичная, хорошо наносится. Подходит для помещений с повышенной влажностью, под под облицовку плиткой. Работать удобнее, чем с цементными штукатурками и расход ниже. Отличный вариант для ванных комнат.
Достоинства: Пластичная, время жизни раствора.
Недостатки: Не обнаружил.
Имя: Алексей Тимофеев Сотрудник Леруа Мерлен Киевское Шоссе
Отзыв: Новый интересный вариант штукатурки. В составе есть цемент и песок. Реально использовать во влажных помещениях под плитку. Для фасадных работ не подходит.
Достоинства: применение во влажных зонах
Недостатки: нет
Имя: Олег
Отзыв: Отличная влагостойкая штукатурка для ванных комнат
Достоинства: Можно применять в влажных помещениях
Имя: Denis
Отзыв: Сильно трескается при высыхании.
Недостатки: Большая усадка (сильно трескается при высыхании).
Имя: Андрей
Отзыв: Материал мне понравился. Наносится хорошо. Не потрескался.
Достоинства: Понравился
Недостатки: нет,

Штукатурка гипсовая Unis Теплон, 30 кг

Имя: Кирилл
Отзыв: Прекрасная гипсовая штукатурка, очень понравилась в работе
Достоинства: Цвет, хорошо тянется, легко шкурится
Недостатки: Не выявил


Имя: Сергей
Отзыв: использовал личном ремонте дома; очень удобен при использовании, хорошо тянет влагу , что очень актуально наших новостройках
Имя: Кирилл
Отзыв: Приятная в работе штукатурка, удобная, лёгкая, белая. Удобно работать
Достоинства: удобная, лёгкая, белая. Удобно работать
Недостатки: Не выявил
Имя: Александр
Отзыв: Отличная штукатурка за такие деньги
Достоинства: Не трескается, не разъедает руки, хорошо тянется, не даёт усадку, срок жизни смеси примерно 30 мин., маленький расход на кв.м., после высыхания белая
Недостатки: Не замечено
Имя: Кирилл
Отзыв: Качественный товар за умеренную цену. Для работы не требует экспертных умений.
Достоинства: Умеренная цена
Недостатки: Отсутствуют
Имя: Александр
Отзыв: при подрезке крошится, после высыхания поверхность сильно впитывающая и рыхлая
Достоинства: малый расход (каждым мешком получается заштукатурить болшьше чем конкурентами)
Недостатки: Недостатки описаны выше
Имя: Наталья
Отзыв: На самом деле мне непонятен какой то негатив. Я штукатур маляр с 15 летним опытом работы. Теплоном пользуюсь лет 5 точно и всегда довольна. По работе очень удобен, всем заказчикам рекомендую именно его и всегда уверен вкачестве результата.

С уважеием,
Наталья Владимировна Соловчук.


Имя: Ира
Отзыв: Совершенно безобразная штукатурка. Пользовалась 4-мя разными и это самая худшая из штукатурок.
Достоинства: НЕТ
Недостатки: В составе камешки, ровно нанести нереально. Подходит только для черновой отделки.
Имя: Сергей
Отзыв: разочаровался в теплое. Оставались мешки с партии 24.08.2018, ложились идеально, решил докупить для отделки стен ещё пару мешков, и как будто с небес спустили под землю, 1 м2 не смог заштукатурить, попалось около 60 граммов «булыжников» размером 10-12 мм, о каком выравнивании в 5 мм идёт речь?
Достоинства: Партия 2018 года выпуска гораздо лучше, чем 2019
Недостатки: купил бракованную партию 11.03.2019, фракция камня 12мм, о каких 5 мм идёт речь
Имя: Сергей
Отзыв: работать такой шпаклевкой одно удовольствие, главное стену правильно подготовить
Достоинства: очень хорошая
Недостатки: нет,

Штукатурка цементная армированная Next Армослой 25 кг

Имя: Дмитрий
Отзыв: Очень легкая и качественная в работе
Достоинства: Удобно работать


Имя: Денис
Отзыв: рекомендую
Достоинства: пластичная,хорошо и ровно ложиться
Недостатки: нет
Имя: Алексей
Отзыв: Предстоит штукатурить 1700 квадратов. Партию покупать сразу стремно поэтому купил 1 мешок на тест в Климовске. Написано армирующая, думал с добавлением фибры. По факту это песок с клеем и минимум цемента. Через сутки взял засохший кусок со стены , сжал подушечками пальцев все рассыпалось в пыль. Не покупайте это дерьмо.
Достоинства: отсутствуют полностью
Недостатки: рассыпается в пыль
Имя: Алексей
Отзыв: Лучшее соотношение цена/качество. Легко работать с материалом.
Имя: Максим
Отзыв: Отличная штукатурка, легко наносится, работать одно удовольствие. Фактический расход соответствует заявленному.
Достоинства: Сочетание цены и качества.
Недостатки: Нет
Имя: Иван
Отзыв: На официальном сайте Unis даже не подозревают, что в природе есть такая штукатурка, а в мерлене есть. Ай да «мерленовцы!!!

Штукатурки ВОЛМА отзывы и цены

Штукатурка гипсовая Волма Слой Ультра, 25 кг

Имя: Рустам
Отзыв: Выравнивали ей стены и больше не понадобилось дополнительно ничего шпаклевать, получилось глянцевое покрытие, дальше только покрасили стену. Высохло примерно за 4 дня, но в течении недели не трогали на всякий случай. Не потрескалось, получилось хорошее покрытие.


Имя: Азамат
Отзыв: Не советую, лучше выбрать аналогичные материалы, ужасное качество.
Достоинства: Нет
Недостатки: Комки, очень много комков, трудно работать
Имя: Сергей
Отзыв: Я не профессиональный строитель. Но жизнь заставила и время от времени подрабатываю на ремонтах. Когда то делал откосы с гипса.Да это был, трудный процесс. Он засыхал скорее мысли.С новыми технологиями на рынке стало очень много строительных современных материалов. Стало работать легче.До недавнего времени я пользовался исключительно импортными материалами.Я думал что цена это гарантия качества.Но, ошибался, когда попробовал штукатурку гипсовую Волма Строй Ультра. Она дешевле в два раза от итальянского аналога. А работать с ней одно удовольствия. Пластичная ,хорошо ложиться, легко обрабатывается. Даже новичок может хорошо оштукатурить стену. Правда тогда надо использовать маяки, чтобы сделать поверхность идеально ровную. Преимущества
Волма Строй Ультра — после полного высыхания стена становиться “бронебойная. И экологически чистый продукт!
Имя: Яна
Отзыв: Выбирали штукатурку на дачу, где стены не совсем кривые, но перед ремонтом хотелось подкорректировать. Волма-слой ультра остались довольны, быстро сохнет. Никаких нареканий нет, остались довольны.
Достоинства: Быстро сохнет
Недостатки: нет
Имя: Константин
Отзыв: Покупаю в Леруа, по цене полностью устраивает. Легко разводить, не остается комочков, получается однородная консистенция. Хорошо распределяется, да и в целом не требует много времени, работать с ней не сложно.
Имя: Виктор
Отзыв: В Леруа перепробовал всё, это лучший вариант, тем более за такие деньги. Хорошее сцепление с поверхностью, распределяется легко, очень податливый материал. После высыхания и цвет приятный и качество радуется, не крошится и не отваливается кусками.
Имя: Азат
Отзыв: Возможен брак. До этого такого не было. Следующий не буду рисковать-присмотрюсь к другому производителю
Достоинства: Легкая, легко перемешивается
Недостатки: Все преимущества перекрывает наличие мелких нерастворимых частиц-камней. Наносить сущий ад. Время работы увеличивается раза в 2-2,5. Из-за камней постоянно остабтся полосы. Чтобы легоо ровно приходится накладывать очень толстый слой.
Имя: Роман
Отзыв: В Леруа перепробовал всё, это лучший вариант, тем более за такие деньги. Хорошее сцепление с поверхностью, распределяется легко, очень податливый материал. После высыхания и цвет приятный и качество радуется, не крошится и не отваливается кусками.
Имя: Игорь Шокол
Отзыв: Делали в офисе ремонт, выравнивали стены. Заказали штукатурку от отечественного производителя ВОЛМА-Слой Ультра. Доставлена была быстро. Ложится замечательно, держится отлично. Скоро буду вытягивать стены дома, закажу эту же самую штукатурку.
Имя: Руслан
Отзыв: Хорошая штукатурка.Ровнял ей стены в квартире по маякам.Самое главное-хорошо перемешивать раствор,как и с любыми другими штукатурками.Не работал с брендом «ВОЛМА» с 2007 года.В те далёкие времена мы ей штукатурили стены у очень крутых заказчиков в столице России))),

Штукатурка гипсовая Волма Слой, 30 кг

Имя: Сергей
Отзыв: Нравится, что продукция такая всепригодная. Гипсовая штукатурка почти для любой плоскости, толщина нанесения от нескольких мм по 5 см, хоть маленькие царапинки заделывай, хоть глубочайшие трещины, либо выпрямляй.


Имя: Евгений
Отзыв: В последнее время с бригадой, когда подготавливаем стены под кладку плитки или под обои, наносим последний слой гипсовой штукатурки ВОЛМА Слой. Хорошо липнет к стене и при этом нормально разравнивается когда работаем и ровняем по маякам. После высыхания не трескается, обычно слой делаем 20-25 мм, хотя по указанным на мешке инструкциям можно ложить до 60мм.
Достоинства: Хорошо липнет к стене
Недостатки: Нет
Имя: Петр
Отзыв: Не советую брать, за данный ценник есть намного дешевле аналоги и качественней у которых так не плавает качество. Давно уже потеряла свою надежность .
Достоинства: Ужасная смесь, как ей работают люди?
Недостатки: Комкуется, трескается, не тянется, качество упало, разный цвет гипса
Имя: Николай
Отзыв: Идеально подошла не только для выравнивания стен, но и потолком. Работать с ней приятно, консистенция получается средней густоты и все работы проходят не грязно, одежда остается чистой, брызги не летят, а когда работаешь с потолком, то не образуется «сосулек» к полу. За такую цену идеально, теперь только Волма Слой.
Имя: Роман
Отзыв: Хорошая штукатурка по недорогой цене. Толщина слоя может быть от 5 мм до 3х см, обычно у меня выходит 10. На мешок нужно 19,5 литров воды (по инструкции), получается идеальная консистенция без комочков которая легко распределяется. После высыхания приятный светло серый цвет.
Имя: Роман Белов
Отзыв: Поверхность получается гладкая и уже готова к дальнейшим работам. По цене дешевле, чем аналоги, а качеством не уступает. Легко развести, получается податливая консистенция, она не стекает, ее легко наносить и распределять. Работать с ней легко.
Имя: Кирилл Демин Леруа Мерлен Пенза
Отзыв: первое впечатление поначалу было по большей части отрицательным, но со временем, методом проб и ошибок приноровились и мнение кардинально поменялось в лучшую сторону.
Достоинства: Отлично сцепляется с любой поверхностью. Не отваливается. Не растрескивается. Долго хранится (при определенных условиях). Подходит для многих целей.
Недостатки: Нужно приноровиться и соблюдать некоторые условия. Не для всех целей может подойти.
Имя: Саша
Отзыв: Штукатурили стены ВОЛМА-Слой, найти не проблема — есть в любом магазине. Раствор ведет себя хорошо, не течет, ложится ровно. Цена адекватная, не кусается. Действительно финишка — после можно не трогать, грунтовка не понадобится.
Имя: Алексей
Отзыв: На стене были перепады от 10 мм до 45 мм, в области самодельных бетонных частей. Так как дом с рыхлыми стенами, пришлось самодельный портал из пескобетона делать. Работал впервые с гипсовой штукотуркой и многое не учёл, вовремя не затёр.
От того что быстро сохнет работать с ней надо очень быстро.
Достоинства: Пластичная, мелкозернистая, лёгкая.
Недостатки: Очень быстро застывает
Имя: Ivan Vilisov
Отзыв: Для чистовой отделки в жилой комплекс, закупаем для отделки стен ВОЛМА СЛОЙ, отличные отечественные материалы, работаем с ними не первый год, строители не жалуются, а наоборот. Один раз пришлось докупать штукатурку другой фирмы, об плевались.,

Штукатурка универсальная Волма-Тандем, 25 кг

Имя: Анастасия
Отзыв: Соотношение цены и качества. Для выравнивания стен наносить тонким слоем.
Достоинства: Недорогой отделочный материал.Хорошее качество сцепления.
Недостатки: Нет


Имя: Евгений
Отзыв: Удалось с помощью нее отштукатурить стены очень тонким слоем, то есть заявленное Волма Тандем выполняет. Финиш не слишком серый, не осыпается и не крошится, покрытие получилось надежным.
Имя: Иван Сергеев
Отзыв: Смесь отличная — тут тебе и штукатурка и шпаклевка в одном пакете, тратиться дополнительно не придется. Расход нормальный, учитывая, что штукатурка тонкослойная. Цена — адекват, скорее всего потому что производитель отечественный, все таки последнее время по импорту цена кусается. Рекомендовать могу смело. Пользуйтесь и будет вам ремонтное счастье.
Достоинства: Цена
Недостатки: Нет
Имя: Александр
Отзыв: я хочу вернуть лишнюю штукатурку могу я вернуть если у меня нет чека бумажного а есть только электронный
Имя: Сергей
Отзыв: Брал в качестве штукатурки для внутренней стены гаража. Легко разводится, быстро не засыхает. Во время работы не ползет вниз, достаточно хорошо поддается для нанесения даже тонкого слоя. После высыхания не побелело, не осыпалось.
Имя: Леонид
Отзыв: Удобно работать, хорошо ложиться, долгое время жизни смеси. Но… Через неделю потрескалась при слое не более 10мм. Замешивал мешок на 5л воды. Придется сбивать. Брал 10 мешков на цоколь, хорошо , что успел использовать только 2.Остальные отвезу обратно.
Жалко деньги за доставку и потраченные силы и время…
Недостатки: Потрескалась через неделю.
Имя: Ефим
Отзыв: Вот и хотелось бы взять,но нет никакой информации на вашем сайте!
Из чего она состоит и прочее…
Сделайте фото на обороте мешка или сами напишите все параметры…

Штукатурка гипсовая Волма — Волме рознь

Случился серьёзный «попандос» со штукатуркой гипсовой «Волма Слой универсальная». Оказывается, не вся «Волма» одинаковая, даже если на мешке написано, что она и есть «Волма Слой универсальная».

Вот как выглядит «Волма слой униаерсальная»
(фото с официального сайта производителя https://www.volma.ru/)

Непростой выбор: чем будем штукатурить стены дома

Теперь по порядку. Планировали выполнять отделку стен (внутри помещения) собственного дома и мастер–штукатур, который вёл основную работу, говорит, что коллеги –штукатуры, кто уже пользовался гипсовой штукатуркой «Волма Слой» неплохо отзываются о рабочих свойствах смеси: эластичная тягучая однородная смесь, приятно наносится на поверхность, без комков и камушков, при выравнивании правилом хорошо работать. Давай, мол, попробуем «Волму», ведь по цене совсем чуть–чуть дороже привычного «Unis теплон» (мешок 30 кг), а по отзывам коллег — работать приятнее. Договорились, что мастер сделает мне скидку на разницу от стоимости «Unis теплон» и «Волма Слой»…

Нашёл в интернете, где в Смоленске продают штукатурку гипсовую «Волма Слой универсальная», как оказалось, смоленский интернет не особо богат на искомую смесь, — удачный вариант поиска привёл на сайт сети магазинов проекта remontdoma24 (ремонт дома24). Поехал и взял восемь мешков на пробу. Как оказалось — очень неплохая гипсовая смесь для оштукатуривания. Мой мастер ещё немного переживал, что ему придётся возвращать договоренную разницу в стоимости смесей, поэтому попросил привезти очередную партию «Unis теплон». Договорились. Привёз ему восемь мешков «Unis теплон» по 30 кг. Как он плевался от «теплона», когда было с чем сравнивать. Сразу заметна разница для мастера…

Решили и постановили, что дальше работаем внутри помещений только «Волма Слой универсальная» (тут речь не о ванной — это для тех, кто в теме) с условием, что разница от стоимости возвращается ко мне в кошелёк.

… и поехал я за очередной партией гипсовой штукатурки «Волма Слой универсальная» (30 кг.) в тот же магазин remontdoma24 — «Панорама» на Краснинском шоссе в Смоленске. Закипела работа на моём объекте: я помогаю и обеспечиваю процесс, а мастер с удовольствием (скажем так) штукатурит мои стены… Завозил небольшими партиями, мешков по 8-9 сухой смеси. Пришла пора и привёз очередную партию — 4 мешка. Не помню уже почему кроме всего прочего только четыре в этот раз… как оказалось, это было на наше счастье…

Штукатурка бывает разная, но чтобы так...?

Слышу в помещении, где работали, как мой мастер очень не литературно прошёлся по очередному мешку гипсовой смеси «Волма Слой универсальная» и по мне тоже, типа «Привёз какой–то левак. Совсем это не «Волма»…

Совсем, говорю, крыша у тебя от работы поехала, как это — не «Волма Слой универсальная»?! Мешок такой же — такой, в магазине в том же брал (в «Панораме») — в том же! Заглядываю сначала в помещение, где штукатурил мастер — и ...опа: вместо ровной серой влажной стены вижу розоватую поверхность комнаты. Вот это да! Ладно, думаем, может глину нам зарядили в Смоленск в один мешок из под гипсовой штукатурки «Волма Слой универсальная». Открываем второй, третий … во всех четырёх мешках — розоватая смесь вместо привычной сероватой… Абзац! Потому что при замешивании получается глина (по виду) с неоднородной структурой (комочками)… а ещё больше половины площадей не оштукатурено.

Что обозначает буква на мешке «Волма»

Решили, что больше в «Панораму» не поеду за «Волмой» — левак какой–то пошёл, явно другая партия. Стал гуглить и разбираться и — точно!
На каждом мешке нанесена маркировка — буква–цифры–дата. Так вот, производство смесей «Волма» выполняется в шести регионах России. Первая буква в маркировке — это регион производства. «Хорошая» смесь у нас была с буквой «F» в начале маркировки, а «глина» — с буквой «А».
Беда в том, что интернет не признаётся, где ещё в Смоленске можно купить гипсовую штукатурку «Волма Слой универсальная», кроме как в remontdoma24! Засада.

«Панорама» — это правильный выбор!

Звоню в «РемонтДома24» на единый номер и рассказываю диспетчеру на той стороне провода про нашу беду с «Волмой» и интересуюсь, нет ли где в других магазинах сети по городу остатков партии смесей с буквой «F» в начале маркировки на мешке. Очень надо мешков 10-15! Девушка обещала уточнить и перезвонить. Проходит час — нет звонка, потом второй— нет звонка. Думаю, так трепанула и забыла… Каково же было моё приятное (слегка) удивление, когда диспетчер перезвонила и сказала, что в остатках нужного количества нет и что, внимание! они провели исследование новой партии гипсовой смеси «Волма Слой универсальная» с буквой «А» на маркировке и действительно, смесь имеет плохие свойства о чём и доложили руководителю. Смесь изымают из продажи и будут выставлять претензию поставщику! Молодцы, одно слово. Не стали «впаривать», заботятся о своей репутации.

Ну а мне просто не повезло в некоторой степени, пришлось слегка притормозиться и разыскивать, где купить смеси «Волма Слой универсальная» с буквой «F», ведь, теоретически, такая партия должна быть ещё в Смоленске…

Эпилог ( для части отделки дома)

Нужное количество «Волма Слой универсальная» с буквой «F» я нашёл и оштукатуривание закончилось без происшествий…
В принципе, магазину «Панорама» можно ставить пять баллов, а «Волме» из «Панорамы» — кол! Получаем среднее арифметическое — «3».

P.S.

Кстати, насчёт «предварительного грунтования» стен. Мы стены всё равно предварительно грунтовали, как–то не хочется на себе проверять, будет ли осыпаться штукатурка через несколько лет.

Насчёт «не требующая финишного шпатлевания». Да, в отличии от «Unis теплон» поверхность получается заметно более качественная, но после того, как прошлись слегонца шпатлёвкой и, затем, наждачной бумагой — поверхность стены просто сказка. ...а может, это чисто субъективное мнение...!

Стройматериалы и инструмент — в каталоге Smolensk67.biz — прим. ред.

Волма-Слой и Волма-Пласт. Что выбрать? — Сухие строительные смеси. Обзоры от ПССК — Полезная информация

Тема статьи: Сравнительный анализ штукатурок Волма-Слой и Волма-Пласт 

Штукатурка. Это слово знает каждый, кто когда- либо делал ремонт. И не важно, делали ли Вы его сами или нанимали профессиональных строителей – что-то  отштукатурить наверняка пришлось.
В домах любой застройки – что старой, что новой – зачастую стены больше напоминают морские волны, чем ровную вертикальную плоскость, углы так же удивляют своей кривизной. Оштукатуривания не избежать никак.
Штукатурка – удобный и многофункциональный материал, который можно применить для работ по любой поверхности. Высыхает в короткие сроки, не трескается, проста в работе, отлично позволяет удалить все дефекты и неровности.
Какую же выбрать? Поскольку штукатурку используют не только по основному назначению, но и для выполнения различных деталей отделки, декоративных эстетических работ, производители выпускают широкий ряд штукатурных смесей.
Для достижения ровной поверхности стен применяют цементные и гипсовые смеси.
Наша цель – рассмотреть наиболее популярную среди строителей гипсовую штукатурку  «Волма-Слой» и похожий продукт того же производителя — «Волма-Пласт».
Объединяет их то, что обе — сухие штукатурные смеси на основе гипсового компонента с добавлением минеральных и химических примесей, которые обеспечивают высокую адгезию, водоудерживающую способность и оптимальное время работы. Вот их характеристики:

Из сравнительной таблицы видно, что расход «Волма-Слоя» меньше, воды на его подготовку к работе требуется незначительно больше, а в остальном характеристики совпадают.
Основанием для работ обеими штукатурками может служить любая поверхность: кирпич, бетон, гипсовые блоки и плиты, ГКЛ, ГВЛ, цементно-известковые штукатурки, газо- и пенобетон и т.п.
Однако есть между этими смесями и существенные различия, а именно:

«Волма-Слой», в условиях соблюдения инструкций, дает финишную поверхность, которую можно не шпатлевать, в то время как «Волма-Пласт» требует дальнейшей шпатлевки. Хотя многие строители- отделочники придерживаются строгих правил и шпатлюют любую марку штукатурки.

«Волма-Слой» можно наносить без предварительного грунтования. Ранее производитель скромно упоминал об этом на упаковке, а с недавнего времени, усовершенствовав состав, акцентировано указывает. Однако определенная подготовка основания все же требуется – необходимо равномерно смочить водой поверхность и дождаться полного высыхания. Справедливости ради отметим, что многие мастера, понимая неизбежность подготовки поверхности, по старинке обрабатывают грунтовкой. 

«Волма-Слой» на 30-35% дороже, что на сегодняшний момент очень значимо! Ведь как точно подмечено в рекламе — «зачем платить больше, если не видно разницы!?»

Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод: если Вам в конечном результате нужно финишное покрытие под покраску, то рациональнее использовать для этого штукатурную смесь «Волма-Слой». А если после оштукатуривания стен Вы будете наклеивать обои или наносить какой-либо декоративный слой, то смело применяйте «Волма-Пласт».
Но помните, что качество штукатурных работ в большей степени зависит не от материала, а от Ваших строительных навыков. Поэтому, если не уверены в собственных силах, то доверьте работу профессионалам или пользуйтесь штукатурными маячками  (как пользоваться маячками можно прочесть в статье  «Выравниваем стены по штукатурным „маячкам“).

Купить гипсовую штукатурку в интернет-магазине

← назад к списку статей и обзоров

03.03.2017, 22880 просмотров.

Наливные полы Волма, марки, характеристики, отзывы

Наливной пол Волма наверняка заинтересует тех, кого не устраивают высокие цены на сухие смеси, выпускаемые иностранными компаниями. Продукция, выпускаемая на заводах, расположенных в Волгограде, Воскресенске, Челябинске, республиках Адыгея и Татарстан, Оренбургской области, полностью соответствует требованиям, предъявляемым к напольным покрытиям, набирающим всё большую популярность. Она пользуется хорошим спросом, хотя и у неё есть свои сильные и слабые стороны.

 

Достоинства и недостатки

Сегодня к технологии, изначально разработанной для нужд промышленных предприятий, проявляют интерес специалисты, занимающиеся строительством и ремонтом офисных зданий, жилых домов, медицинских комплексов, различных учреждений… Она подтвердила свою эффективность повсюду, где важны:

Недостатки:

Если добавить к этому долговечность и доступную стоимость, то станет ясно, чем самовыравнивающийся наливной пол «Волма» привлекает потребителей. Ради очевидных достоинств пользователи готовы мириться с имеющимися недостатками:

Заказчиков не пугают даже сложности демонтажа, необходимость в котором возникает по самым разным причинам. Плюсы перевешивают минусы. Но есть некоторые нюансы.

 

Основные характеристики наливного пола Волма

Деньги решают многое. Даже обеспеченные покупатели, ища ответ на вопрос, какой наливной пол лучше, обращают внимание на стоимость материалов. По сравнению с зарубежными конкурентами российское предприятие оказывается в выигрышном положении, предлагая свою продукцию на выгодных условиях. Но не только доступная цена на наливной пол «Волма» привлекает потребителей. Не менее важны и другие характеристики:

В целом всё выглядит неплохо. Но оценивая картину в целом, следует учитывать, что сам производитель позиционирует выпускаемую продукцию как составы для выравнивания полов и подготовки основания. Предлагаемые товары честно выполняют своё назначение. Но для нормальной эксплуатации на затвердевшую поверхность следует укладывать напольные покрытия, вроде линолеума или ламината, либо наносить защитный слой из материалов, которых нет в каталоге российского предприятия.

Увы, ни один из предлагаемых фирмой вариантов не является финишным. А это, в свою очередь, означает, что рассказы пользователей о том, как они успешно эксплуатируют вышеупомянутый пол «Волма Нивелир-экспресс» или основания, изготовленные из выпущенных на предприятии сухих смесей других марок, вызывают сомнения. И сколь бы привлекательной не выглядела цена, если вы не намерены тратиться на покупку и укладку дополнительных отделочных материалов, лучше отдать предпочтение другому, пусть и не столь доступному варианту.

 

Популярные марки наливного пола Волма

ВОЛМА-Нивелир Экспресс

«ВОЛМА — Нивелир Экспресс» — сухая смесь на основе смешанного вяжущего, минеральных наполнителей и модифицирующих добавок.

ТУ 23.64.10-005-88933857-2020 соответствует ГОСТ 31358

Для ручных или механизированных работ по выравниванию бетонных и цементно-песчаных оснований пола внутри помещений под последующие декоративные покрытия (линолеум, ламинат, плитку, паркет и т.п.) толщиной от 5 до 100 мм. Рекомендуется к применению в жилых и общественных помещениях с сухим и нормальным уровнем влажности.

Технические характеристики:

Рекомендуемая толщина слоя

5-100 мм

Расход материала на толщину 10 мм

12-14 кг/кв.м

Расход воды на 1 кг сухой смеси

0,29-0,34

на мешок 20 кг

5,8-6,8 л

Жизнеспособность раствора в таре

40 минут

Температура применения (воздуха, рабочей поверхности, материалов)

от + 5 до + 30ºС

Прочность пола

15 МПа

Прочность сцепления с основанием

не менее 1,0 МПа

Возможность перемещения по полу

через 4-6 часов

Возможность нагружать пол

через 72 часа

Производить покрытие при остаточной влажности

не более 1%


ВОЛМА-Нивелир Комфорт

«ВОЛМА — Нивелир Комфорт — сухая смесь на основе смешанного вяжущего, минеральных наполнителей и модифицирующих добавок. Соответствует ГОСТ 31358.

Для ручных или механизированных работ по выравниванию бетонных и цементно-песчаных оснований пола внутри помещений под любые типы финишных покрытий толщиной слоя от 3 до 100 мм. Рекомендуется к применению в жилых и общественных помещениях с сухим и нормальным уровнем влажности.

Технические характеристики:

Толщина нанесения

до 100 мм

Рекомендуемая толщина нанесения

4-100 мм

Расход материала на толщину 10 мм

12-14 кг/кв.м

Расход воды на 1 кг сухой смеси

0,29-0,34

на мешок 20 кг

5,8-6,8 л

Жизнеспособность раствора в таре

40 минут

Температура применения (воздуха, рабочей поверхности, материалов)

от + 5 до + 30ºС

Прочность пола

15 Мпа

Прочность сцепления с основанием

не менее 1,0 МПа

Возможность перемещения по полу

через 4-6 часов

Возможность нагружать пол

через 72 часа

Производить покрытие при остаточной влажности

не более 1%

 

Где купить

Вы всегда можете купить наливные полы Волма в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Новосибирске и других городах РФ в популярных интернет-магазинах. На официальном сайте вы скорее всего не найдете цен – эта продукция продается через дилерскую сеть. Цены рекомендует сам производитель, именно их и придерживаются дилеры

 

Безопасна ли антипригарная посуда, такая как тефлон?

Сегодня все тефлоновые продукты не содержат ПФОК. Следовательно, последствия воздействия ПФОК на здоровье больше не вызывают беспокойства.

Однако ПФОК использовался в производстве тефлона до 2013 года.

Хотя большая часть ПФОК в горшках обычно сжигалась при высоких температурах во время производственного процесса, небольшое количество оставалось в конечном продукте (3, 4).

Несмотря на это, исследования показали, что тефлоновая посуда не является значительным источником воздействия ПФОК (3, 5).

ПФОК связана с рядом заболеваний, включая заболевания щитовидной железы, хронические заболевания почек, печени и рак яичек. Это также было связано с бесплодием и низкой массой тела при рождении (6, 7, 8, 9, 10, 11).

Более того, он был обнаружен в крови более 98% людей, принявших участие в Национальном обследовании здоровья и питания США (NHANES) за 1999–2000 годы (12).

Программа управления PFOA, запущенная в 2006 г. Агентством по охране окружающей среды США (EPA), стимулировала исключение PFOA из продуктов с тефлоном (13).

В этой программе участвовали восемь ведущих компаний, производящих ПФОК, включая производителя тефлона, и она была направлена ​​на снижение рисков для здоровья и окружающей среды, связанных с воздействием ПФОК, путем прекращения использования и выбросов ПФОК к 2015 году.

Все компании выполнили цели программы, поэтому все тефлоновые продукты, включая посуду с антипригарным покрытием, не содержат ПФОК с 2013 года (13).

Резюме: ПФОК - это химическое вещество, которое ранее использовалось для производства тефлона. Это было связано с такими заболеваниями, как заболевания почек и печени.Однако с 2013 года все тефлоновые продукты не содержат ПФОК.
.

Что такое тефлон и почему его следует избегать.

Что такое тефлон и почему его следует избегать

31 Комментарии

----------- Рекламные ссылки -----------

----------- Рекламные ссылки -----------

Тефлон - это нарицательное имя, которое во многих домах используется в качестве любимой посуды.Легко понять почему. Кастрюли, сковороды и формы для выпечки с антипригарным покрытием чрезвычайно удобны в использовании и, конечно же, в чистке. Кто захочет часами вытирать приготовленную пищу после ее приготовления?

Teflon - торговая марка химического вещества политетрафторэтилен (PTFE). Его используют по-разному, поскольку он очень нереактивен из-за прочности связей углерод-фтор. Он также «гидрофобен», что означает, что его нельзя намочить водой.

Поэтому это популярный выбор для кухонной посуды, а также для пятноустойчивой одежды (например, школьной формы) и устойчивых к пятнам ковров.ПТФЭ также используется в качестве репеллента жира в пищевой упаковке и контейнерах, включая коробки для пиццы и пакеты для попкорна для микроволновых печей.

Teflon

Итак, в чем проблема?

Он широко используется с 1940-х годов, так почему мы так внезапно обеспокоены этим?

Производители тефлона всегда советуют не нагревать посуду до очень высоких температур. Они утверждали, что покрытия кастрюль и других продуктов не выделяют вредных химикатов при нормальном использовании. «Значительное разложение покрытия произойдет только тогда, когда температура превысит примерно 660 градусов F (340 градусов C). Только эти температуры значительно превышают нормальный диапазон приготовления ».

Однако следующая цитата, взятая из Рабочей группы по окружающей среде (EWG), говорит об обратном:

В новых тестах, проведенных университетским профессором по безопасности пищевых продуктов, обычная сковорода с антипригарным покрытием, предварительно нагретая на обычной электрической плите, достигала 736 ° F за три минуты 20 секунд, при этом температура все еще повышалась, когда испытания были прекращены.Тефлоновая сковорода нагрелась до 721 ° F всего за пять минут при тех же условиях испытания, как измерено коммерчески доступным инфракрасным термометром.

Исследования DuPont показывают, что отходящие газы тефлона токсичны при температуре 446 ° F.

При 680 ° F тефлоновые сковороды выделяют как минимум шесть токсичных газов, включая два канцерогена, два глобальных загрязнителя и MFA, химическое вещество, смертельное для человека в низких дозах.

При температурах, которые, как утверждают ученые DuPont, достигаются на поддонах для печей (1000 ° F), антипригарные покрытия разрушаются до химического боевого агента, известного как PFIB, и химического аналога нервно-паралитического газа фосгена времен Второй мировой войны.

Таким образом, всего за две-пять минут при обычном использовании плиты покрытие разрушается до такой степени, что выделяет токсичные химические вещества в окружающую среду - обычно это ваша кухня. Другая проблема заключается в том, что частицы ПТФЭ могут отслаиваться, но считается, что это не причиняет вреда при проглатывании, поскольку химическое вещество инертно в твердом состоянии.

Тефлон

Какой вред тефлону может нанести здоровью?

Известно, что пары, выделяемые посудой с антипригарным покрытием, очень токсичны для птиц, так как многие домашние птицы ежегодно умирают от « тефлонового токсикоза ».Это происходит, когда их легкие кровоточат и наполняются жидкостью, вызывая удушье. В обычных условиях смерть обычно наступает во время или сразу после использования посуды с антипригарным покрытием.

Когда люди подвергаются воздействию паров, они могут испытывать состояние, известное как «лихорадка паров полимеров ». Для этого характерны симптомы гриппа, включая головные боли, озноб, лихорадку, кашель и стеснение в груди. Побочные эффекты обычно развиваются только через несколько часов после воздействия газов, поэтому многие люди не связывают причину и следствие.Долгосрочные эффекты такого воздействия не изучались. Возможно, что многие случаи, которые мы считаем «нормальным гриппом», на самом деле вызваны тефлоном.

Помимо проблем со здоровьем, производство антипригарных соединений, включая ПФУ, также представляет серьезную опасность для окружающей среды. Агентство по охране окружающей среды США заявляет, что ПФУ обладают « стойкостью, биоаккумуляцией и токсичностью в исключительной степени.

Можно ли безопасно использовать тефлон?

Лучше всего отказаться от посуды с антипригарным покрытием.Более безопасный выбор - кастрюли и сковороды из чугуна и нержавеющей стали. Стекло, пригодное для запекания, является предпочтительным выбором для выпечки.

Однако, если в настоящее время у вас есть антипригарные или тефлоновые продукты, и вы не можете их изменить в ближайшее время, вы можете принять меры, чтобы максимально защитить себя и свою семью.

Во-первых, никогда не разогревайте сковороды с антипригарным покрытием на сильном огне. Этого сценария следует избегать любой ценой. При приготовлении пищи с использованием посуды с антипригарным покрытием выбирайте самую низкую возможную температуру, обеспечивая при этом безопасное приготовление пищи.Не используйте тефлоновые формы для выпечки в духовке при температуре более 500 градусов. Всегда используйте вытяжной вентилятор, когда используете на плите сковороды с антипригарным покрытием, чтобы удалить некоторые из газов, которые могут выделяться.

Кроме того, держите домашних птиц подальше от кухни!

Еще одна вещь, о которой следует помнить, - это функция самоочистки внутри духовки. Если он у вас есть, не используйте его. Высокие температуры могут вызвать выделение токсичных паров с внутренней поверхности с антипригарным покрытием.

Таким образом, хотя нет никаких убедительных отчетов или долгосрочных исследований о последствиях использования тефлона и другой посуды с антипригарным покрытием для здоровья человека, существует достаточно доказательств, позволяющих предположить, что мы должны избегать этого, где это возможно.

Противень с антипригарным покрытием

Хотите, чтобы яйца были покрыты стороной из политетрафторэтилена? И я нет! Я выбрал на своей кухне чугун и нержавеющую сталь.

Что вы думаете? Есть ли у вас положительный или отрицательный опыт использования сковородок с антипригарным покрытием? Вы пропускаете антипригарное покрытие?

----------- Рекламные ссылки -----------

----------- Рекламные ссылки -----------

.

Безопасен ли тефлон? Руководство к пониманию опасностей тефлона

Что происходит, когда тефлон нагревается выше рекомендованной температуры?

Тефлон - это химическое соединение, на которое распространяются законы физики и химии. Это означает, что при нагревании до определенных температур химические соединения могут стать нестабильными и начать разрушаться.

В случае тефлона это означает, что при температуре около 500 ° F он разрушается и выделяет газ. Токсичен именно этот газ, а не сам тефлон.Ниже этой температуры он инертен. Важно понимать это в перспективе. Если вы посмотрите на диаграмму ниже, вы увидите, что этого не произойдет, если вы готовите в нормальном диапазоне температур, которые вы используете для приготовления.

Какие химические вещества выделяются при перегреве тефлона

Вот список некоторых химических соединений, которые выделяются в виде газов при перегреве тефлона:

Мы не будем утомлять вас бесконечным списком всех химических веществ что оторваться.Но если вам интересно взглянуть на это, взгляните на эту статью

При какой температуре тефлон становится нестабильным

Если кратко, то это происходит при температуре около 500F (260C). Важно понимать, что это не точная отметка и что температура будет немного отличаться. Только не готовьте ничего, что приближается к этой температуре.

Опасен ли тефлон для моих домашних животных?

У некоторых животных дыхательная система гораздо более восприимчива к осложнениям, чем наша.Это одна из причин, по которой в прошлом на угольных шахтах убивали птиц. Если у вас есть домашние животные, их не должно быть на кухне, когда вы готовите. Честно говоря, это маловероятный сценарий, это просто возможность. Иногда разумнее всего проявлять осторожность.

Опасен ли для меня отслаивающийся тефлон?

Нет - помните, что тефлон сам по себе инертен, и эти хлопья могут пройти через вас, заметили, если вы их съедите. В том маловероятном случае, если вы спонтанно испускаете пары… но тогда вам придется решать гораздо более насущные проблемы.

Хотя, если серьезно, если у вас есть сковорода, которая начинает терять покрытие, вам действительно следует заменить ее.

.

- тефлон и рег; Опасно? (с иллюстрациями)

Было обнаружено, что антипригарное покрытие, используемое в посуде DuPont Teflon®, выделяет один или несколько из 15 различных токсичных газов при нагревании до определенных температур, но в целом безопасно при использовании в соответствии со спецификациями производителей. Выбрасываемые химические вещества зависят от температуры сковороды. Это выделение газа может быть фатальным для домашних птиц и может вызвать у людей «грипп полимерного дыма», также известный как «грипп Teflon®».

Известно, что Teflon®, используемый в посуде с антипригарным покрытием, содержит потенциально опасные элементы, но обычно безопасен при правильном использовании.

Teflon® вызывает грипп с симптомами озноба, головной боли, лихорадки и тошноты. Обычно симптомы проходят в течение нескольких дней, и есть вероятность, что многие люди, пережившие это, приняли это за грипп. Однако есть и более серьезные риски.

Дно утюга с покрытием Teflon®.

Одним из основных химикатов, используемых в процессе производства Teflon® и других антипригарных сковород, является перфтороктановая кислота (PFOA) , также известная как C-8. Это химическое вещество привело к раку и врожденным дефектам у лабораторных животных и, возможно, привело к врожденным дефектам у рабочих завода DuPont. В 2005 году независимая комиссия, подотчетная Агентству по охране окружающей среды (EPA), объявила ПФОК вероятным канцерогеном для человека.

Лихорадка может быть симптомом «гриппа Teflon®».

Хотя DuPont быстро указывает на безопасность Teflon® и дистанцирует его от химического вещества PFOA, исследования показывают, что посуда Teflon® выделяет PFOA при нагревании до 680 ° F (360 ° C).Эта температура может быть достигнута довольно быстро, например, забытая сковорода остается пустой, предварительно нагревая ее на очень горячей конфорке. DuPont признает это, но указывает, что это неправильное использование посуды.

Мытье Teflon® в посудомоечной машине может значительно повредить его.

В апреле 2003 года Рабочая группа по охране окружающей среды (EWG) подала петицию в Агентство по охране окружающей среды (EPA) с требованием принять меры против DuPont за то, что она классифицировала как 18-летнее сокрытие опасности химического вещества Teflon® PFOA. Рабочие фабрики, подвергшиеся воздействию ПФОК на заводах Teflon®, имели в крови высокие уровни искусственного неразрушимого химического вещества. Это включало семь беременных женщин и их плоды, которые также показали повышенный уровень PFOA.

Собственное исследование DuPont показало связь между ПФОК и редкими врожденными дефектами у животных. Из семи беременных женщин на заводе в Западной Вирджинии двое из семи новорожденных имели аналогичные серьезные врожденные дефекты. В ответ на петицию EWG EPA оштрафовало DuPont на 16,5 миллионов долларов США в декабре 2005 г. за то, что оно не сообщило об опасностях, связанных с PFOA.

Связанные химические вещества, используемые в процессе изготовления посуды с антипригарным покрытием, иногда называют «химикатами Teflon®» или перфторированными химикатами . Это семейство химикатов включает фтортеломеров , используемых в антипригарной упаковке пищевых продуктов и в устойчивых к пятнам продуктах для одежды, мебели и ковров.Фтортеломеры распадаются на ПФОК в окружающей среде и кровотоке, но ПФОК не распадается. Исследования показали, что 95% всех мужчин, женщин и детей в Соединенных Штатах имеют следы ПФОК в крови из-за воздействия различных промышленных продуктов, в которых используется это антипригарное химическое вещество. ПФОК также обнаружен в окружающей среде и в дикой природе.

Хотя DuPont по-прежнему настаивает на том, что Teflon® безопасен и инертен при правильном использовании, он добровольно пообещал существенно снизить выбросы в окружающую среду и постепенно отказаться от ПФОК к 2015 году.DuPont также призывает потребителей использовать Teflon® ответственно и считает перегрев или сжигание пищи неправильным использованием посуды. Teflon® и всю посуду с антипригарным покрытием не следует предварительно нагревать. Используйте слабый или средний огонь и не допускайте пригорания пищи или масла. Согласно рецензируемым исследованиям, опубликованным EWG, антипригарная посуда, в том числе Teflon®, выделяет частицы газа при температуре 396 ° F (202,2 ° C).

Если у вас есть домашние птицы, использовать Teflon® и антипригарную посуду не рекомендуется.Обратите внимание, что поддоны для стеклопакетов могут иметь антипригарное покрытие. Эти поддоны могут нагреваться до очень высоких температур.

Антипригарная альтернатива Teflon® - запеченная эмалированная или фарфоровая посуда. Эта посуда инертна при любых температурах, ее можно мыть в посудомоечной машине, и, по мнению многих профессионалов, она отлично готовит любые блюда.Другими альтернативами являются нержавеющая сталь, алюминий и чугун, хотя для предотвращения прилипания требуется масло для жарки.

Симптомы тефлонового гриппа могут включать озноб. .

Да, размер полового члена имеет значение, но не так, как вы думаете.

Нет, размер полового члена не имеет значения - по крайней мере, с точки зрения желательности или функции.

Его размер никак не влияет на его способность доставлять и получать удовольствие или делать что-либо из того, что он должен делать.

Нельзя сказать, что некоторые люди не предпочитают более крупный или меньший, но это вопрос их предпочтений, вроде ананаса на пицце. Каждому свое.

Нужны заверения - а еще лучше доказательства? Читать дальше.

В отличие от быков, которых можно услышать в раздевалке или в средствах массовой информации, большой член - это еще не все.

Пенисы больше среднего были связаны с более высоким риском травм и инфекций.

Излишняя длина также может сделать некоторые позы особенно болезненными.

Слишком большой обхват может вызвать разрыв, если вы не будете осторожны, особенно во время анального секса. Кроме того, во время орального приема необходимо бороться с рефлексом удушья и рвоты.

Конечно, есть способы обойти эти вещи, но это просто показывает, что наличие огромной буквы D - это еще не все.

С меньшим D автоматически легче справиться, а это значит, что все участники могут сосредоточиться на удовольствии, а не на боли или попытках выяснить, как вы получите THAT .

Его, конечно, легче вставить в рот. А когда дело доходит до анала, пин поменьше - это лучший выбор.

Как и пенис любого размера, любые предполагаемые недостатки легко - и приятно - исправляются правильным положением.

Большинство людей с пенисами - около 85 процентов - переоценивают средний размер члена, когда дело касается размера члена, и убеждены, что все остальные упаковывают что-то более массивное.

Вот доля реальности, основанная на последних статистических данных о размере шланга:

Вас могут повесить, как пресловутого жеребца, и все равно не хватит выносливости в мешке.

Большой член не прослужит дольше, чем меньший, и не помешает вам выдыхаться или кончать быстрее, чем вам хотелось бы.

Если вы думаете о том, чтобы зачать ребенка, последнее, что вам нужно делать, это думать о своем размере.

Во-первых, сперма вырабатывается в яичках, а не в половом члене. Кроме того, есть доказательства того, что стресс может снизить качество спермы и повлиять на фертильность.

К вашему сведению, стресс также может отрицательно сказаться на сексуальном удовольствии, стояке и негативно сказаться на вашем здоровье в целом.

Размер ударника может полностью повлиять на вашу игру, но как сводится к вам.

Узнайте, как максимально использовать то, что у вас есть, и все другие способы доставить удовольствие, и вы станете рок-звездой.Сосредоточьтесь только на размере, и вы проиграете - в прямом и переносном смысле.

Например, некоторые люди пренебрегают своими навыками, потому что думают, что большой член - это все, что им нужно, чтобы потрясти чей-то мир… но это не так.

Другие могут позволить беспокойству о маленьком D истощить их уверенность, заставляя их перекомпенсировать другими способами.

Все эти вещи могут нанести психологический урон любителю пениса и высосать удовольствие от секса для всех участников.

Не для того, чтобы продолжать забивать его, но не размер вашего члена имеет такое большое значение, как то, что вы с ним делаете.

Нет ничего лучше, чем оставить вашего партнера корчиться в экстазе, чтобы поднять свою уверенность до небес, которая будет вам хорошо служить как в спальне, так и вне ее.

Вот как максимально эффективно использовать то, что у вас есть, и чувствовать себя хорошо от того, с чем вы работаете, будь то наклон больше, меньше или что-то среднее.

Если у вас больше возможностей

Ключ к работе с пенисом больше среднего на самом деле даже не в вашем пенисе - по крайней мере, сначала.

Убедившись, что ваш партнер супер возбужден, ему будет легче справиться с вашим чудовищем, поэтому необходимо уделить больше внимания прелюдии. И смазка. Много смазки.

Используйте свой рот, язык или пальцы, чтобы дразнить их эрогенные зоны, сосредотачиваясь на всех обычных подозреваемых, таких как соски и гениталии, а также на некоторых менее изученных, но удивительно эротических моментах, таких как внутренние руки под коленями.

Если вы оба готовы перейти к проникновению, выберите позиции, которые позволят вашему партнеру немного больше контролировать глубину.Иметь их сверху - это всегда хороший способ.

Во-первых, они могут принять вас в удобном для вас темпе. Кроме того, вы получаете потрясающий обзор всех действий и легкий доступ к другим их частям для максимального возбуждения.

Если у вас меньше возможностей

Если ваш член попадает в меньшую часть спектра, сосредоточьтесь на позициях, которые позволяют вам углубиться, например, в собачьем стиле. Сделайте это глубже, попросив вашего партнера опустить голову и грудь, выгибая спину.

Если у вас более тонкий пенис, выбирайте положения, обеспечивающие более сильное сжатие.Это может быть любая поза для секса, пока ваш партнер держит ноги вместе.

Миссионерское положение, положение лицом вниз и им сверху - все работают с сомкнутыми ногами.

И пусть ваши заботы не заставят вас забыть о других видах секса. Добавьте оральный секс в меню в качестве закуски или даже основного блюда.

А когда даете, включите руки или секс-игрушку, чтобы увеличить шансы на клиторальный или анальный оргазм.

Говоря об оргазмах, знайте, что шансы получить их значительно возрастают при ручной или оральной стимуляции, чем при половом акте.

Возможно, вам будет проще попасть в точку G, точку A или точку P, используя пальцы или игрушку. Шутки в сторону. Попробуйте. Вы можете поблагодарить нас позже.

Если вы где-то посередине

Что ж, посмотрите на себя и на свою не слишком большую и не слишком маленькую D, Голдикокс!

Что касается сексуальных позиций, все идет, если вы не пытаетесь приспособить член, выходящий за пределы среднего диапазона. Это ваш шанс безумно поэкспериментировать и настроить позы, которые нравятся вам и вашему партнеру больше всего.

Пока ваш партнер готов к этому, смешивайте занятия с сексом в разных местах или подумайте о том, чтобы изучить свою извращенную сторону.

Сенсационная игра с использованием секс-игрушек, перьев и кубиков льда - хорошее начало, особенно если вам нравится БДСМ.

Быть хорошим в постели - или в любом другом месте, где вы хотите заняться, - это не размер пениса, а то, как вы с этим справляетесь.

Выяснение того, что нравится вам и вашему партнеру, и выбор движений, максимально использующих ваш тип пениса, принесут вам больше пользы, чем беспокойство, так что приступайте к делу!


Адриенн Сантос-Лонгхерст - писатель-фрилансер и писатель, который больше десяти лет много писал о здоровье и образе жизни.Когда она не сидит в своем письменном сарае, исследуя статью или не беря интервью у медицинских работников, ее можно найти резвящейся в пляжном городке с мужем и собаками на буксире или плещущейся по озеру, пытаясь освоить стоячую доску с веслом.

.

Keras против TensorFlow - какой из них лучше и какой мне следует изучить?

Щелкните здесь, чтобы загрузить исходный код этого сообщения


Должен ли я использовать для проекта Keras или TensorFlow? Что лучше - TensorFlow или Keras? Стоит ли тратить свое время на изучение TensorFlow? Или Керас?

Выше приведены примеры вопросов, которые я слышу эхом в моем почтовом ящике, в социальных сетях и даже в личных беседах с исследователями, практиками и инженерами глубокого обучения.

Я даже получаю вопросы, связанные с моей книгой « Deep Learning for Computer Vision with Python », где читатели спрашивают, почему я говорю «просто» о Керасе - а как насчет TensorFlow?

Жалко.

Потому что это неправильный вопрос, который нужно задать .

По состоянию на середину 2017 года Keras был фактически полностью адаптирован под и интегрирован с в TensorFlow. Эта интеграция TensorFlow + Keras означает, что вы можете:

  1. Определите свою модель с помощью простого в использовании интерфейса Keras
  2. А затем перейдите в TensorFlow, если вам нужна (1) конкретная функциональность TensorFlow или (2) необходимо реализовать настраиваемую функцию, которую Keras не поддерживает, но TensorFlow поддерживает.

Вкратце:

Вы можете вставить код TensorFlow прямо в свою модель Keras или обучающий конвейер!

Не поймите меня неправильно. Я не говорю, что вам не нужно немного разбираться в TensorFlow для определенных приложений - это особенно верно, если вы проводите новые исследования и нуждаетесь в пользовательских реализациях. Я просто говорю, что если вы крутите колеса:

  1. Только начинаю изучать глубокое обучение…
  2. Пытаясь решить, какую библиотеку использовать для вашего следующего проекта…
  3. Хотите знать, что лучше - Keras или TensorFlow…

… тогда пора этим колесам немного поработать.

Хватит волноваться и просто приступай. Я предлагаю использовать Keras для запуска, а затем перейти в TensorFlow для любых конкретных функций, которые могут вам понадобиться.

В сегодняшнем посте я покажу вам, как можно обучить (1) нейронную сеть с использованием строгого Keras и (2) модель с использованием интеграции Keras + TensorFlow (с настраиваемыми функциями), встроенной непосредственно в библиотеку TensorFlow.

Чтобы узнать больше о Keras и Tensorflow, просто продолжайте читать!

Керас vs.TensorFlow - какой из них лучше и какой мне следует изучить?

В оставшейся части сегодняшнего руководства я продолжу обсуждать аргумент Keras против TensorFlow и то, что задавать этот вопрос - неправильный.

Далее мы реализуем сверточную нейронную сеть (CNN) с использованием как стандартного модуля keras , так и модуля tf.keras , встроенного прямо в TensorFlow.

Мы обучим эти CNN на примере набора данных, а затем изучим результаты - как вы увидите, Keras и TensorFlow живут вместе в гармонии.

И, возможно, самое главное, вы узнаете, почему аргумент Keras против TensorFlow больше не имеет смысла.

Если вы спрашиваете «Keras против TensorFlow», вы задаете неправильный вопрос.

Рисунок 1: «Что мне следует использовать: Keras или Tensorflow?»

Спрашивать, следует ли вам использовать Keras или TensorFlow, - неправильный вопрос - и на самом деле, вопрос даже не имеет смысла . Несмотря на то, что прошло больше года с тех пор, как TensorFlow объявил о том, что Keras будет интегрирован в официальные выпуски TensorFlow, я все еще удивлен количеством практиков глубокого обучения, которые не знают, что они могут получить доступ к Keras через tf.Подмодуль keras .

И что еще важнее - интеграция Keras + TensorFlow является бесшовной, что позволяет вам добавлять необработанный код TensorFlow непосредственно в вашу модель Keras.

Использование Keras внутри TensorFlow дает вам лучшее из обоих миров:

  1. Вы можете использовать простой, интуитивно понятный API, предоставляемый Keras, для создания ваших моделей.
  2. Сам Keras API похож на scikit-learn, возможно, это «золотой стандарт» API машинного обучения.
  3. Keras API модульный, питонический и очень простой в использовании.
  4. И когда вам нужна реализация настраиваемого уровня, более сложная функция потерь и т. Д., Вы можете перейти к TensorFlow и автоматически интегрировать код с вашей моделью Keras .

В предыдущие годы исследователям, практикам и инженерам глубокого обучения часто приходилось выбирать:

  1. Я выбираю простую в использовании, но, возможно, более сложную в настройке библиотеку Keras?
  2. Или я могу использовать значительно более сложный API TensorFlow , написать на порядок больше кода, не говоря уже о работе с менее чем простым API?

К счастью, нам больше не нужно выбирать.

Если вы столкнетесь с ситуацией, когда спросите : «Следует ли мне использовать Keras или TensorFlow?» , сделайте шаг назад - вы задаете неправильный вопрос - вы можете получить и то, и другое.

Keras встроен в TensorFlow через модуль tf.keras

Рисунок 3: Как видите, импортировав TensorFlow (как tf ) и впоследствии вызвав tf.keras , я продемонстрировал в оболочке Python, что Keras фактически является частью TensorFlow.

В том числе Керас внутри тс.keras позволяет взять следующую простую нейронную сеть прямого распространения, используя стандартный пакет Keras:

 # импортируем необходимые пакеты из keras.models импорт Последовательный из keras.layers.core импорт Плотный импортировать тензорный поток как tf # определяем архитектуру 3072-1024-512-3 с помощью Keras model = Последовательный () model.add (Dense (1024, input_shape = (3072,), activate = "sigmoid")) model.add (Dense (512, Activation = "сигмоид")) model.add (Dense (10, activate = "softmax")) 

А затем реализовать ту же сеть, используя tf.субмодуль keras , который является частью TensorFlow:

 # определяем архитектуру 3072-1024-512-3 с помощью tf.keras модель = tf.keras.models.Sequential () model.add (tf.keras.layers.Dense (1024, input_shape = (3072,), активация = "сигмовидная")) model.add (tf.keras.layers.Dense (512, activate = "sigmoid")) model.add (tf.keras.layers.Dense (10, Activation = "softmax")) 

Значит ли это, что у вас стоит для использования тф.керас ? Стандартный пакет Keras устарел? Нет, конечно нет.

Keras как библиотека по-прежнему будет работать с независимо, и отдельно, от TensorFlow, поэтому существует вероятность того, что в будущем они будут расходиться; однако, учитывая, что Google официально поддерживает как Keras, так и TensorFlow, такое расхождение кажется крайне маловероятным.

Дело вот в чем:

Если вам удобно писать код с использованием чистого Keras, сделайте это, и продолжайте делать это .

Но если вы обнаружите, что работаете в TensorFlow, вам следует начать использовать Keras API:

  1. Он встроен прямо в TensorFlow
  2. Использовать проще
  3. И когда вам нужен чистый TensorFlow для реализации определенной функции или функциональности, его можно добавить прямо в вашу модель Keras.

Больше нет аргумента Keras против TensorFlow - вы получаете и то, и другое, и получаете лучшее из обоих миров.

Наш пример набора данных

Рисунок 4: Набор данных CIFAR-10 имеет 10 классов и используется для сегодняшней демонстрации (изображение предоставлено).

Для простоты мы собираемся обучить две отдельные сверточные нейронные сети (CNN) на наборе данных CIFAR-10, используя:

  1. Keras с серверной частью TensorFlow
  2. Субмодуль Keras внутри тс.Керас

Я также покажу, как включить пользовательский код TensorFlow в вашей реальной модели Keras.

Сам набор данных CIFAR-10 состоит из 10 отдельных классов с 50 000 обучающих изображений и 10 000 тестовых изображений. Образец показан на рис. 4 .

Структура нашего проекта

Сегодняшнюю структуру нашего проекта можно посмотреть в терминале с помощью команды tree :

 $ tree --dirsfirst . ├── pyimagesearch │ ├── __init__.ру │ ├── minivggnetkeras.py │ └── minivggnettf.py ├── plot_keras.png ├── plot_tf.png ├── train_network_keras.py └── train_network_tf.py 1 каталог, 7 файлов 

Модуль pyimagesearch включен в загрузки, связанные с этим сообщением в блоге. Это не , устанавливаемое по трубопроводу, но он включен в «Загрузки» . Давайте рассмотрим две важные части модуля, связанные с файлами Python:

  • минивггнеткерас.py : это наша строгая реализация Keras модели MiniVGGNet , модели глубокого обучения, основанной на VGGNet .
  • minivggnettf.py : это наша TensorFlow + Keras (т.е. tf.keras ) реализация MiniVGGNet .

В корне папки проекта находятся два файла Python:

  • train_network_keras.py : это первый обучающий сценарий, который мы реализуем с использованием строгих Keras.
  • train_network_tf.py : Версия обучающего сценария TensorFlow + Keras практически идентична; мы пройдемся по нему, также выделив различия.

Каждый из скриптов также будет генерировать соответствующий график точности / потерь обучения:

  • plot_keras.png
  • plot_tf.png

Как видно из структуры каталогов, мы собираемся продемонстрировать реализацию + обучение MiniVGGNet как для Keras, так и для TensorFlow (с tf.модуль keras ) сегодня.

Обучение сети с помощью Keras

Рисунок 5: Сетевая архитектура MiniVGGNet CNN, реализованная с использованием Keras.

Первым шагом в обучении нашей сети является реализация самой сетевой архитектуры в Керасе.

Я предполагаю, что вы уже знакомы с основами обучения нейронной сети с помощью Keras - если вы не знакомы, обратитесь к этому вводному сообщению.

Откройте файл minivggnetkeras.py и вставьте следующий код:

 # импортируем необходимые пакеты из кераса.Layers.normalization импорт BatchNormalization из keras.layers.convolutional import Conv2D из keras.layers.convolutional import MaxPooling2D from keras.layers.core импорт Активация из keras.layers.core import Dropout из keras.layers.core импорт Плотный из keras.layers import Flatten from keras.layers import Input из keras.models импорт модели 

Мы начинаем с набора импортированных файлов Keras, необходимых для построения нашей модели.

Отсюда мы определяем наш MiniVGGNetKeras class:

 класс MiniVGGNetKeras: @staticmethod def build (ширина, высота, глубина, классы): # инициализировать входную форму и размер канала, предполагая # TensorFlow / channels-last ordering inputShape = (высота, ширина, глубина) chanDim = -1 # определить ввод модели input = Input (shape = inputShape) 

Мы определяем метод build в Line 12 и определяем наши inputShape и input .Мы будем предполагать порядок «каналы последними», поэтому глубина является последним значением в кортеже inputShape .

Начнем с определения тела сверточной нейронной сети:

 # сначала (CONV => RELU) * 2 => POOL слой установлен x = Conv2D (32, (3, 3), padding = "same") (входные данные) x = Активация ("relu") (x) x = BatchNormalization (axis = chanDim) (x) x = Conv2D (32, (3, 3), padding = "same") (x) x = Активация ("relu") (x) x = BatchNormalization (axis = chanDim) (x) x = MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)) (x) x = выпадение (0.25) (х) # второй (CONV => RELU) * 2 => POOL слой установлен x = Conv2D (64, (3, 3), padding = "same") (x) x = Активация ("relu") (x) x = BatchNormalization (axis = chanDim) (x) x = Conv2D (64, (3, 3), padding = "same") (x) x = Активация ("relu") (x) x = BatchNormalization (axis = chanDim) (x) x = MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)) (x) x = выпадение (0,25) (x) 

Изучив блок кода, вы заметите, что мы складываем ряд слоев сверточной, активации ReLU и пакетной нормализации перед применением слоя объединения, чтобы уменьшить пространственные размеры объема.Отсев также применяется для уменьшения переобучения.

Для краткого обзора типов слоев и терминологии обязательно ознакомьтесь с моим предыдущим руководством по Keras, где они объясняются. А для более глубокого изучения вам следует взять копию моей книги по глубокому обучению Deep Learning for Computer Vision with Python .

Давайте добавим в сеть полносвязные (FC) уровни:

 # первый (и единственный) набор слоев FC => RELU x = Сгладить () (x) x = плотный (512) (x) x = Активация ("relu") (x) x = BatchNormalization () (x) x = выпадение (0.5) (х) # softmax классификатор x = плотный (классы) (x) x = Активация ("softmax") (x) # создаем модель model = Модель (входы, x, name = "minivggnet_keras") # вернуть построенную сетевую архитектуру модель возврата 

Наши классификаторы FC и Softmax добавляются в сеть. Затем мы определяем нейронную сеть , модель и возвращаем ее вызывающей функции.

Теперь, когда мы реализовали нашу CNN в Керасе, давайте создадим сценарий драйвера , который будет использоваться для его обучения.

Откройте train_network_keras.py и вставьте следующий код:

 # установить бэкэнд matplotlib, чтобы цифры можно было сохранять в фоновом режиме импортировать matplotlib matplotlib.use («Агг») # импортируем необходимые пакеты из pyimagesearch.minivggnetkeras импортировать MiniVGGNetKeras из sklearn.preprocessing import LabelBinarizer из sklearn.metrics импорт классификации_report от keras.optimizers импортные SGD from keras.datasets import cifar10 импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать numpy как np import argparse # создать парсер аргументов и проанализировать аргументы ap = argparse.ArgumentParser () ap.add_argument ("- p", "--plot", type = str, default = "plot_keras.png", help = "путь к графику выходных потерь / точности") args = vars (ap.parse_args ()) 

Мы, , импортируем наших необходимых пакетов на строках 2-13 .

Обратите внимание на следующее:

  • В строке 3 бэкэнд для Matplotlib установлен на «Agg» , чтобы мы могли сохранять наши тренировочные графики в виде файлов изображений.
  • На Line 6 мы импортируем класс MiniVGGNetKeras .
  • Мы используем scikit-learn LabelBinarizer для «горячего» кодирования и его classification_report для печати статистики точности классификации ( строки 7 и 8 ).
  • Наш набор данных удобно импортировать в , строка 10, . Если вы хотите узнать, как использовать настраиваемые наборы данных, я предлагаю вам обратиться к этому предыдущему руководству по Keras или к этому сообщению, в котором показано, как использовать реальный пример с Keras.

Наш единственный аргумент командной строки (наш вывод --plot path) анализируется на строках 16-19 .

Загрузим CIFAR-10 и закодируем метки:

 # загружаем данные обучения и тестирования, затем масштабируем их в # диапазон [0, 1] print ("[ИНФОРМАЦИЯ] загрузка данных CIFAR-10 ...") split = cifar10.load_data () ((trainX, trainY), (testX, testY)) = разделить trainX = trainX.astype ("плавающий") / 255,0 testX = testX.astype ("float") / 255,0 # конвертируем метки из целых чисел в векторы lb = LabelBinarizer () trainY = фунт.fit_transform (поездY) testY = lb.transform (testY) # инициализируем имена меток для набора данных CIFAR-10 labelNames = ["самолет", "автомобиль", "птица", "кошка", "олень", «собака», «лягушка», «лошадь», «корабль», «грузовик»] 

Мы загружаем и извлекаем наши обучающие и тестовые расщепления на строках 24 и 25 (), а также конвертируем в числа с плавающей запятой + масштабируем данные на строках 26 и 27 ().

Мы кодируем наши метки и инициализируем фактические labelNames на строках 30-36 .

Теперь давайте обучим модель:

 # инициализировать начальную скорость обучения, общее количество эпох для # обучение и размер партии INIT_LR = 0,01 EPOCHS = 30 BS = 32 # инициализировать оптимизатор и модель print ("[ИНФОРМАЦИЯ] компилирующая модель ...") opt = SGD (lr = INIT_LR, распад = INIT_LR / EPOCHS) model = MiniVGGNetKeras.build (ширина = 32, высота = 32, глубина = 3, классы = len (labelNames)) model.compile (loss = "category_crossentropy", optimizer = opt, метрики = ["точность"]) # обучаем сеть print ("[ИНФОРМАЦИЯ] обучающая сеть для {} эпох... ". формат (EPOCHS)) H = model.fit (trainX, trainY, validation_data = (testX, testY), batch_size = BS, эпохи = EPOCHS, подробный = 1) 

Устанавливаются параметры обучения и метод оптимизации ( строки 40-46 ).

Затем мы используем наш метод MiniVGGNetKeras.build для инициализации нашей модели и компилируем it ( Lines 47-50 ).

Затем мы начинаем процедуру обучения (, строки 54 и 55, ).

Давайте оценим сеть и построим график:

 # оценить сеть print ("[ИНФОРМАЦИЯ] оценка сети ...") прогнозы = model.predict (testX, batch_size = 32) печать (отчет_классификации (testY.argmax (ось = 1), predictions.argmax (ось = 1), target_names = labelNames)) # построить график потерь при обучении и точности plt.style.use ("ggplot") plt.figure () plt.plot (np.arange (0, EPOCHS), H.history ["loss"], label = "train_loss") plt.plot (np.arange (0, EPOCHS), H.history ["val_loss"], label = "val_loss") plt.plot (np.arange (0, EPOCHS), H.history ["acc"], label = "train_acc") plt.plot (np.arange (0, EPOCHS), H.history ["val_acc"], label = "val_acc") plt.title («Потери при обучении и точность в наборе данных») plt.xlabel ("Эпоха №") plt.ylabel («Потеря / Точность») plt.legend (loc = "нижний левый") plt.savefig (args ["сюжет"]) 

Здесь мы оцениваем сеть на нашем тестовом разбиении данных и генерируем Classification_report .Наконец, мы собираем и экспортируем наш сюжет.

Примечание: Обычно я сериализую и экспортирую нашу модель здесь, чтобы ее можно было использовать в сценарии обработки изображений или видео, но мы не собираемся делать это сегодня, поскольку это выходит за рамки руководство.

Чтобы запустить наш скрипт, убедитесь, что вы используете раздел «Загрузки» сообщения в блоге для загрузки исходного кода.

Оттуда откройте терминал и выполните следующую команду:

 $ python train_network_keras.ру Использование бэкэнда TensorFlow. [INFO] загрузка данных CIFAR-10 ... [ИНФОРМАЦИЯ] составление модели ... [ИНФОРМАЦИЯ] обучающая сеть за 30 эпох ... Обучение на 50000 образцах, проверка на 10000 образцов Эпоха 1/30 50000/50000 [==============================] - 328 с 7 мс / шаг - потеря: 1,7652 - точность: 0,4183 - val_loss : 1.2965 - val_acc: 0.5326 Эпоха 2/30 50000/50000 [==============================] - 325 с 6 мс / шаг - потеря: 1,2549 - точность: 0,5524 - val_loss : 1.1068 - val_acc: 0.6036 Эпоха 3/30 50000/50000 [==============================] - 324 с 6 мс / шаг - потеря: 1.1191 - acc: 0.6030 - val_loss: 0.9818 - val_acc: 0.6509 ... Эпоха 28/30 50000/50000 [==============================] - 337 с 7 мс / шаг - потери: 0,7673 - в соответствии с: 0,7315 - val_loss : 0.7307 - val_acc: 0.7422 Эпоха 29/30 50000/50000 [==============================] - 330 с 7 мс / шаг - потери: 0,7594 - в соответствии с: 0,7346 - val_loss : 0.7284 - val_acc: 0.7447 Эпоха 30/30 50000/50000 [==============================] - 324 с 6 мс / шаг - потери: 0,7568 - в соответствии с: 0,7359 - val_loss : 0.7244 - val_acc: 0.7432 [INFO] оценка сети ... точный отзыв поддержка f1-score самолет 0,81 0,73 0,77 1000 автомобильный 0,92 0,80 0,85 1000 птица 0,68 0,56 0,61 1000 кот 0,56 0,55 0,56 1000 олень 0,64 0,77 0,70 1000 собака 0,69 0,64 0,66 1000 лягушка 0,72 0,88 0,79 1000 лошадь 0.88 0,72 0,79 1000 корабль 0,80 0,90 0,85 1000 грузовик 0,78 0,89 0,83 1000 сред / всего 0,75 0,74 0,74 10000 

На выполнение каждой эпохи на моем ЦП уходит чуть больше 5 минут.

Рисунок 6: Тренировочные кривые точности / потерь строятся с помощью Matplotlib. Эта сеть была обучена с Керасом.

Как видно из выходных данных терминала, мы получаем с точностью 75% на нашем испытательном наборе - конечно, не на самом современном уровне; однако это намного лучше, чем случайное предположение (1/10).

Для небольшой сети наша точность на самом деле неплохая!

И, как показывает наш выходной график в , рис. 6 , переобучения не происходит.

Обучение сети с TensorFlow и тф.керас

Рисунок 7: Архитектура CNN MiniVGGNet, построенная с использованием tf.keras (модуль, встроенный в TensorFlow), идентична модели, которую мы создали напрямую с помощью Keras. Это одно и то же, за исключением функции активации, которую я изменил в демонстрационных целях.

Теперь, когда мы реализовали и обучили простую CNN с помощью библиотеки Keras, давайте узнаем, как это сделать:

  1. Реализация той же сетевой архитектуры с использованием tf.keras от TensorFlow
  2. от TensorFlow
  3. Включите функцию активации TensorFlow внутри нашей модели Keras, которая не реализована в самом Keras.

Для начала откройте файл minivggnettf.py , и мы реализуем нашу версию TensorFlow для MiniVGGNet :

 # импортируем необходимые пакеты импортировать тензорный поток как tf класс MiniVGGNetTF: @staticmethod def build (ширина, высота, глубина, классы): # инициализировать входную форму и размер канала, предполагая # TensorFlow / channels-last ordering inputShape = (высота, ширина, глубина) chanDim = -1 # определить ввод модели входы = tf.keras.layers.Input (shape = inputShape) # сначала (CONV => RELU) * 2 => POOL слой установлен x = tf.keras.layers.Conv2D (32, (3, 3), padding = "same") (входные данные) x = tf.keras.layers.Activation ("relu") (x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization (axis = chanDim) (x) x = tf.keras.layers.Conv2D (32, (3, 3), padding = "same") (x) x = tf.keras.layers.Lambda (лямбда t: tf.nn.crelu (x)) (x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization (axis = chanDim) (x) x = tf.keras.layers.MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)) (x) x = tf.keras.layers.Dropout (0,25) (x) # второй (CONV => RELU) * 2 => POOL слой установлен x = tf.keras.layers.Conv2D (64, (3, 3), padding = "same") (x) x = tf.keras.layers.Lambda (лямбда t: tf.nn.crelu (x)) (x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization (axis = chanDim) (x) x = tf.keras.layers.Conv2D (64, (3, 3), padding = "same") (x) x = tf.keras.layers.Lambda (лямбда t: tf.nn.crelu (x)) (x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization (axis = chanDim) (x) х = tf.keras.layers.MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)) (x) x = tf.keras.layers.Dropout (0,25) (x) # первый (и единственный) набор слоев FC => RELU x = tf.keras.layers.Flatten () (x) x = tf.keras.layers.Dense (512) (x) x = tf.keras.layers.Lambda (лямбда t: tf.nn.crelu (x)) (x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization () (x) x = tf.keras.layers.Dropout (0.5) (x) # softmax классификатор x = tf.keras.layers.Dense (классы) (x) x = tf.keras.layers.Activation ("softmax") (x) # создаем модель модель = tf.keras.models.Model (входы, x, name = "minivggnet_tf") # вернуть построенную сетевую архитектуру модель возврата 

Обратите внимание на то, что в этом файле импорт заменяется одной строкой (, строка 2, ). Подмодуль tf.keras содержит все наши функции Keras, которые мы можем вызывать напрямую.

Я хотел бы обратить внимание на слои Lambda - они используются для вставки настраиваемой функции активации , CRELU (Concatenated ReLUs) на основе статьи Понимание и улучшение сверточных нейронных сетей с помощью конкатенированных выпрямленных линейных единиц Шан и др.Эти строки выделены желтым.

CRELU - это , а не , реализованные в Keras , но находятся в TensorFlow - с помощью TensorFlow и tf.keras мы можем добавить CRELU в нашу модель Keras с помощью всего одной строки кода .

Примечание: CRELU имеет два выхода, один положительный ReLU и один отрицательный ReLU, соединенные вместе. Для положительных значений x CRELU вернет [x, 0], а для отрицательных значений x CRELU вернет [0, x].Для получения дополнительной информации, пожалуйста, обратитесь к Shang et al. публикация.

Следующим шагом является реализация нашего сценария драйвера TensorFlow + Keras для обучения MiniVGGNetTF .

Откройте train_network_tf.py и вставьте следующий код:

 # установить бэкэнд matplotlib, чтобы цифры можно было сохранять в фоновом режиме импортировать matplotlib matplotlib.use («Агг») # импортируем необходимые пакеты из pyimagesearch.minivggnettf импорт MiniVGGNetTF из sklearn.preprocessing import LabelBinarizer из sklearn.metrics импорт классификации_report импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать тензорный поток как tf импортировать numpy как np import argparse # создать парсер аргументов и проанализировать аргументы ap = argparse.ArgumentParser () ap.add_argument ("- p", "--plot", type = str, default = "plot_tf.png", help = "путь к графику выходных потерь / точности") args = vars (ap.parse_args ()) # загружаем данные обучения и тестирования, затем масштабируем их в # диапазон [0, 1] print ("[INFO] загрузка данных CIFAR-10... ") split = tf.keras.datasets.cifar10.load_data () ((trainX, trainY), (testX, testY)) = разделить trainX = trainX.astype ("плавающий") / 255,0 testX = testX.astype ("float") / 255,0 # конвертируем метки из целых чисел в векторы lb = LabelBinarizer () trainY = lb.fit_transform (trainY) testY = lb.transform (testY) # инициализируем имена меток для набора данных CIFAR-10 labelNames = ["самолет", "автомобиль", "птица", "кошка", "олень", «собака», «лягушка», «лошадь», «корабль», «грузовик»] 

Наш импорт обрабатывается на строках 2-12 .Единственные изменения по сравнению с нашим обучающим сценарием Keras включают импорт класса MiniVGGNetTF и импорт тензорного потока как tf , а не Keras.

Наш аргумент командной строки анализируется на строках 15-18 .

Затем мы загружаем наши данные в Строка 23 , как и раньше.

Остальные строки те же - извлечение разделов обучения / тестирования и кодирование наших меток.

Обучим нашу модель:

 # инициализировать начальную скорость обучения, общее количество эпох для # обучение и размер партии INIT_LR = 0.01 EPOCHS = 30 BS = 32 # инициализировать оптимизатор и модель print ("[ИНФОРМАЦИЯ] компилирующая модель ...") opt = tf.keras.optimizers.SGD (lr = INIT_LR, decay = INIT_LR / EPOCHS) м 
.

Смотрите также