Содержание

Резиновые петли и эспандеры : Резиновая петля для подтягивания

Описание

Характеристики и особенности резинок для подтягиваний:

  • Прочность;
  • Возможность изменить биомеханику движений;
  • Возможность облегчить нагрузку или же утяжелить ее;
  • Возможность использовать ленты в силовом тренинге любых мышечных групп;
  • Доступная стоимость; Ассортимент моделей разного сопротивления и цвета.

 

Подтягивания – это классическое базовое упражнение для торса, которое в зависимости от варианта выполнения может помочь развить силу, силовую выносливость или же мышечные объемы спины с мышцами рук. Только лишь подтягивания позволяют обзавестись по-настоящему толстой и широкой спиной, придавая фигуре выраженный атлетический вид.К сожалению, большинство спортсменов не умеет правильно использовать подтягивания. Профессиональные тренеры быстро нашли выход из такой проблемной ситуации.

Обыкновенные резинки-эспандеры для подтягиваний позволяют кардинально улучшить биомеханику упражнения и, кроме того, дают возможность спортсмену выполнить необходимое «отказное» количество повторений. Стоит отметить, что такие ленты создавались специально для силовых тренировок, и на данный момент их активно используют во многих видах спорта, так что подтягивания отнюдь не единственное упражнение, где применяются резиновые петли.

 

Недостаток подтягиваний

Единственный и самый существенный недостаток данного базового упражнения – технически сложное выполнение движения, сложность которого напрямую зависит от массы вашего тела. Зачастую спортсмены не могут подтянуться из-за банального отсутствия необходимой тренированности мышц, или же из-за слишком большого веса тела.

Те же, кто умеют подтягиваться, зачастую выполняют упражнение неверно, вследствие чего не происходит стимуляции мышечных волокон, ведущей к последующему развитию и росту. Причиной, как правило, является сложность достижения отказного чувства непосредственно при выполнении подтягиваний. Также довольно часто все сводится к банальному неумению технически верно подтягиваться.

Как улучшить продуктивность подтягиваний на турнике

Исправить все вышеперечисленные недостатки данного упражнения можно с помощью обыкновенных резинок для подтягиваний на турнике. Данный тренировочный аксессуар может обучить спортсмена верной технике, или же снизить общую нагрузку. Профессиональные атлеты используют ленты для достижения пикового мышечного отказа, который фактически невозможен без их применения. Помимо этого они могут рассматриваться в качестве способа усложнить движение и утяжелить общий коэффициент нагрузки при обратном креплении.

Резинки для обучения подтягиваниям

Существует один простой и в то же время эффективный способ обучения данному базовому движению. Вам понадобится лента среднего или сильного натяжения, в зависимости от массы вашего тела, которую необходимо закрепить на перекладине. Обратите внимание на иллюстрацию. Атлет занимает исходную позицию, подгибая и скрещивания ноги в коленных суставах. Вариант и ширина хвата зависит только от индивидуальных особенностей телосложения. Голени полностью лежат на поверхности ленты.

Далее, он старается выполнить классическое подтягивание. Резинки в этом случае будут играть роль посторонней помощи с равномерным коэффициентом воздействия. Внизу их растяжение будет максимальным, вследствие чего старт движения будет даваться легко. В то же время, ленты не забирают всю нагрузку, так как по мере выполнения подтягивания их длина сокращается, а сила натяжения заметно уменьшается.

Таким образом резинки для подтягиваний позволяют успешно пройти самую сложную точку траектории – начало движения. Именно тут мышцы спины и плечевой пояс находятся в невыгодной анатомической позиции, вследствие чего неспособны полноценно сократиться и как следствие создать максимальный мышечный потенциал. Применение лент запросто решает эту проблему.

Регулярное использование петель довольно быстро учит атлета правильным подтягиваниям, благодаря стабильному закреплению двигательного стереотипа в ЦНС и мотонейронах, ввиду отсутствия читинга и других лишних движений. В итоге спортсмен за пару месяцев сможет выполнять упражнение без лент, или же с моделями малого сопротивления.

Резинки для достижения отказа в подтягиваниях на турнике

Типичной проблемой силового тренинга является неспособность выполнить финальные «отказные» подтягивания на турнике. Как правило, спортсмен вынужден прекратить упражнение из-за невозможности пройти начальную фазу движения. Мышцы рук и спины довольно быстро утомляются даже после пары рабочих подходов, и поднять тело с нижней точки в этой ситуации критически сложно, вследствие чего возникает данная проблема. В то же время, такая неспособность продолжать упражнение не является нужным отказом, так как мышечные волокна остаются способы полноценно сокращаться, но только в удобной анатомической позиции, к коим не относится нижняя часть траектории.

В такой ситуации резинка для подтягиваний используется совершенно аналогичным образом, но только лишь после всех рабочих повторений, когда атлет уже не в состоянии самостоятельно преодолеть начало траектории. Использование лент позволяет выполнить еще 3-5, а иногда даже 7-8 повторений, достигая при этом нужного мышечного «отказа», который стимулирует мускулатуру к последующему росту.

Профессиональные атлеты и опытные любители довольно часто используют резинки согласно данному методу. Это простой, безопасный и в то же время эффективный способ достичь отказа в подтягиваниях.

Резиноновые петли для тренировок в наличии Екатеринбурге

Многослойные резиновые петли для тренировок активно используются для выполнения упражнений с сопротивлением в воркауте, кроссфите, армреслинге, смешанных единоборствах и многих других направлениях.

Красная  резиновая петля обладает самым низким коэффициентом сопротивления, но это вовсе не означает, что она неэффективна или бесполезна. Напротив – ее применение носит многофункциональный характер в совершенно разных спортивных дисциплинах. Кроме того, среди всех аналогов именно оранжевые ленты могут похвастаться самой доступной стоимостью. Именно благодаря такому факту многие спортсмены приобретают сразу несколько комплектов данных тренировочных аксессуаров.

Характеристики:

  • Небольшое сопротивление: от 2 до 15 кг;
  • Небольшая ширина петли – 13 мм;
  • Доступная цена;
  • Хорошая прочность.

Зачем нужны красные петли?

Данный вид резиновых лент полностью соответствует их первоначальной задаче. Благодаря оранжевым моделям вы можете усложнять силовые упражнения, добавляя в их биомеханику статодинамический характер нагрузки. Небольшое сопротивление позволяет прогрессировать постепенно. Закладывается мышечный стереотип, который не нарушает общую иннервацию мускулатуры. Довольно часто атлеты полностью заменяют штанги и гантели различными лентами. Разумеется, существует масса преимуществ такого тренинга, однако многие забывают тот факт, что нельзя моментально отказываться от стандартных отягощений и подменять их огромной статодинамической нагрузкой.

Организм не может с такой скоростью переучить мышечные клетки и ЦНС с мотонейронами. Здесь необходимо плавное и постепенное вхождение в тренинг. Сделать это можно только с помощью лент со слабым сопротивлением. Атлет каждую тренировку уменьшает количество блинов на штанге и добавляет равнозначное количество оранжевых петель. Таким образом общий коэффициент нагрузки остается прежним, а тип мышечных сокращений постепенно видоизменяется. Плавный переход данного формата позволяет получить наибольшую пользу от использования резиновых лент.

В целом, можно с уверенностью сказать, что основной способ использования оранжевых петель – это дополнение силовых упражнений статодинамической нагрузкой, причем речь идет как о свободных весах, так и о всевозможных тренажерах.

Красные петли для повышения нагрузки

Многие спортсмены считают покупку оранжевых лент невыгодной тратой денег, так как общий показатель сопротивления довольно мал – всего лишь 15 кг в максимально растянутом состоянии. Однако они колоссально ошибаются. Существует огромная физиологическая и биомеханическая разница между обыкновенными блинами 2. 5-10 кг и лентами, способными создать равноценный коэффициент нагрузки. Можно с уверенностью сказать, что оранжевая петля принесет гораздо больше пользы, нежели обыкновенное отягощение весом 10-15 кг.

Подавляющее большинство базовых упражнений выполняется с гантелями или со штангой. Их удельный вес вносит большие корректировки в общую биомеханику движений. Всемирный закон тяготения воздействует на вес отягощения только одним способом – прижимает его к земле. Этот закон физики играет вам на руку только при выполнении упражнений с сугубо вертикальной рабочей траекторией. Движения, требующие от вас усилий в горизонтальной плоскости, будут терять огромный коэффициент нагрузки и продуктивности из-за постоянной тяги отягощения книзу. Мышцы-стабилизаторы будут вынуждены работать на пределе своих сил, равно как и целевые суставы, дабы не уронить снаряд вниз. При этом основная мышечная работа будет происходить не так эффективно, как могла бы.

Различия между тренингом с петлями и без

Идеальная биомеханика упражнения подразумевает целенаправленную нагрузку на основные мышечные массивы и лишь небольшую долю работы мышц-стабилизаторов. К сожалению, воплотить такие правила физиологии в жизни не так просто, как кажется. По крайней мере, так было до появления резиновых петель.

Оранжевая лента позволяет решить проблему, связанную с излишней сократительной активностью мышц-стабилизаторов. Рассмотрим в качестве примера классическое упражнение для бицепса – сгибание рук со штангой, стоя.

С точки зрения биомеханики выполняется вертикальный подъем отягощения. Стоит отметить, что примерно с середины траектории вес штанги начинает «заваливаться» на ваши предплечья и бицепс практически перестает работать. Дальнейшее удержание штанги происходит благодаря плечевым мышцам и предплечьям. Они служат своего рода опорой, так как вес отягощения давит лишь вниз.

На данном этапе траектории отсутствует нагрузка прямо противоположная мышечным сокращениям бицепса, однако если закрепить оранжевые петли так, как это показано на рисунке, ситуация в корне меняется. Теперь сопротивление ленты тянет отягощение на себя, а не строго вниз. В ответ на это мышцы рук вынуждены сокращаться и прикладывать усилия. В случае же, когда атлет работает без резиновых петель бицепс и брахиалис практически не работают после прохождения 50-60% траектории.

Аналогичным образом ленты применяются и к другим базовым движениям. Это полностью исправляет недостатки биомеханики различных упражнений. Стоит отметить, что типичной ошибкой новичков и даже опытных атлетов является покупка чрезмерно тугой петли. Слишком большой коэффициент сопротивления заставит ваши мышцы-стабилизаторы работать так же, как и при обычном режиме тренинга. Необходимо плавно и постепенно обучить мышечные клетки и ЦНС работе в таком режиме.

Именно поэтому профессиональные тренеры рекомендуют начать знакомство с лентами с самых слабых резиновых петель – оранжевых. Впоследствии вы можете докупать их и увеличивать общий коэффициент нагрузки. Именно так выглядит постепенная прогрессия нагрузки с петлями данного цвета.

Красные петли для женщин

Не секрет, что возможный мышечный потенциал женщин гораздо меньше, чем у мужчин. Следовательно, им нужны соответствующие резиновые петли – с более низким коэффициентом сопротивления. Оранжевые модели могут помочь им как при начальном тренинге, так и после приобретения определенного тренировочного стажа.

Первоначально они могут служить заменой обыкновенным штангам и гантелям. Благодаря лентам у вас появляется возможность выполнять практически все базовые упражнения и даже некоторые изолирующие. Натяжение оранжевых лент идеально подходит женщинам для тренировок без отягощений. Кроме того, упражнения с петлями позволяют обучиться грамотной технике выполнения без возможного вреда суставам, связкам и различным креплениям мышц. В женском организме данные факторы являются относительно слабыми. Именно поэтому профессиональный тренер всегда уделяет внимание первоначальному вводному тренингу, цель которого сводится не к банальному похудению или обретению женских форм, а к укреплению суставно-связочного аппарата.

В большинстве случаев для этой узкоспециализированной задачи применяются оранжевые петли. Они заменяют собой отягощения и закладывают в ЦНС верный двигательный стереотип.

Красные петли для тренажеров

Существует масса тренажеров, действие которых основывается на работе рычагов. Основные тяговые или жимовые станки представляют собой довольно простую конструкцию. В стандартном тренинге они могут помочь вам обзавестись желаемой мышечной массой. Мало кто знает, что существует простой и действенный способ улучшить их продуктивность. Речь идет о применении слабых по натяжению петель.

Если вы закрепите несколько лент с каждой стороны какого-либо тягового или жимового тренажера, его биомеханика изменится в сторону статодинамической нагрузки. Однако здесь следует соблюдать меру. Чрезмерная нагрузка данного характера может негативно сказаться на выполнении движения, так как оно совершается по заранее заданной траектории. Вы должны использовать для этого петли с небольшим сопротивлением, которое не влияет на работу мышц-стабилизаторов и их общее сокращение. Оранжевые модели идеально подходят для этой цели. Кроме того, их легко закрепить из-за небольшой ширины лент.

Преимущества оранжевых петель

Данный вид петель является прямым отражением того, ради чего задумывались и создавались такие тренировочные аксессуары. Обучение правильной технике, дополнение основной нагрузки статодинамическим фактором, доступная стоимость – все это как нельзя лучше характеризует оранжевые резиновые ленты.

Стоит отметить, что технология их изготовления также лежит в основе производства моделей другого цвета. Это поэтапное наложение, которое разительно отличается от формирования – метода, благодаря которому создаются не совсем качественные резиновые петли. Накладывание латекса позволяет добиться равномерного натяжения и сопротивления в любой точке ленты, независимо от прикладываемой силы. Кроме того, именно этот факт обеспечивает долговечность изделия.

Вы можете купить красную петлю для тренировок в Екатеринбурге, черную резиновую петлю для тренировок в Екатеринбурге и даже зеленую резиновую петлю для тренировок всего в один клик.  

KYLIN SPORT - резиновая петля для тренировок.

Добрый день!


Какой настоящий мужик не умеет делать выход силы, подумал я в прошлом году, и начал активно полировать турник на школьном стадионе.
Максималку в подтягиваниях поднял с 3 до 17 раз, отжимания на брусьях с 10 до 45, выход силы на две +1, через одну +6, подъём переворотом +10… Но вдруг организм дал сбой, и на год пришлось выпасть из спорта.

На резиновые петли «облизывался» пару лет но «земноводное» было сильней моих желаний…
В итоге за год в режиме «амёба» физкультурные результаты и амбиции «земноводного» сдулись окончательно, и теперь резина у меня, а кровно заработанные $13.57 у дядюшки MARK MA.

Что такое резиновые петли и для чего они нужны.

Информация из гугола.
В последнее время стало очень популярным использовать для тренировок резиновые петли. Это очень удобный и эффективный тренажер, задействующий при занятиях огромное количество мышц. Способы и области применения резиновых петель очень разнообразны и ограничены только вашим воображением. Вот некоторые из них:

— Тренировки с отягощениями (пауэрлифтинг, тяжелой атлетика, бодибилдинг)
— Отработка техники в единоборствах и армрестлинге
— Помощь в освоении упражнений, использующих в качестве нагрузки вес собственного тела (подтягивание на перекладине, отжимания на брусьях и др.). Недаром их еще называют резиновые петли для подтягивания.
— Поддержание физической формы вне спортзала
— Развитие стартовой скорости (бег, прыжки и др.)

Современные резиновые петли сделаны из 100% латекса, что позволяет им выдерживать регулярные нагрузки, сохраняя при этом постоянное сопротивление. Они имеют два основных применения — усложнить одни упражнения, добавляя плавно увеличивающуюся нагрузку по мере растяжения, а также сделать другие упражнения более доступными, облегчая вес занимающегося с недостаточным уровнем подготовки. Форма замкнутой петли позволяет легко закрепить их на турнике, грифе или любой другой подходящей поверхности.

Купить резиновые петли просто необходимо тем людям, которые не могут позволить себе посещать спортивные и тренажерные залы из-за нехватки свободного времени. Их компактные размеры позволят Вам заниматься спортом не только дома, но и на спортплощадках, на даче, на отдыхе.


Путём долгих математических вычислений решено было взять зелёную — для тренировок выходов силы, подтягиваний и отжиманий на брусьях.

Из Китая долетела за 2 недели. Ещё 2 недели я её нещадно эксплуатировал на пару с другом, в общей сложности пробег составил более 1500 повторений (подтягивания, брусья).
За это время краска на буквах слегка пообтерлась, но трещин на самой резине не появилось.



Спустя 1500 повторений резина не растянулась и не утратила своей упругости.

Обзор затевался с целью проверить сколько резина снимает килограмм со среднестатистического человека при подтягиваниях, так-как 100-120LBS мало о чём говорят.

Контрольное взвешивание: вес 78.

5кг, рост 180 см.

В нижней фазе подтягиваний сняла 40кг, половину собственного веса.

В верхней фазе — 30 кг.

Ощущения от занятий

Занимаюсь почти месяц, две недели без резины, две недели с резиной, отдых через день.

Без резины выполнял: подтягивания 5х5, брусья 5х10. Повторения шли со скрипом, отдыхал между подходами 2-3 минуты.
С резиной: подтягивания 10х10, брусья 10х10, отдых пол минуты.
За две недели занятий с резиной максималка в подтягиваниях без резины выросла с 6 до 11 раз.
Сила выходит пока только с резиной через одну один раз, зато высокие подтягивания получаются отменные.

За счёт большого количества повторений и малого времени отдыха между подходами мышцы забиваются и надуваются потрясающе. 2 недели хожу как в панцире, как будто под кожу в верхнем плечевом поясе закачали синтола. Без резины такого эффекта не ощущал.
За неполный месяц набрал 3кг «диетического мяса», но здесь отдельное спасибо протеинчику. Отчётливо стало бросаться в глаза отставание ног от туловища, включил в тренировки приседания со штангой, которая у меня пылилась под кроватью. У кого нет штанги, можно приседать с резиной.

Итоги.

Раньше подтягивания вызывали у меня душевные и физические страдания, теперь радость. Петля позволяет плавно повышать и понижать нагрузку, снимать лишнее, защищая суставы и связки от перегрузок!
Учитывая, что 4 занятия в тренажёрном зале (за которые ничего не успеешь натренить) стоят как одна петля (которая прослужит годы), то цена не кажется такой пугающей.
О потраченных деньгах ни капли не жалею (куплена за свое).

Магазин продавца www.aliexpress.com/store/1299022

Надеюсь данная информация будет кому-то полезной.
Спасибо за внимание, до скорых встреч.

Как правильно выбрать резиновые петли (эспандеры) для тренировок девушкам? Band4power

Как подобрать резиновые петли ?

Резиновые петли необходимо подбирать исходя из Ваших целей и физических кондиций.

Что значат цифры не резиновых петлях???

Цифры на резиновых петлях обозначают уровень нагрузки резиновых петель! Каждая петля имеет двойную длину 104см.  Резиновые петли имеют разную ширину.Чем шире петля , тем сильнее уровень нагрузки. На каждой резиновой петле есть две цифры. Что они означают?

1 цифра означает уровень нагрузки резиновой петли при общей двойной длине петли 125см
2 цифра означает уровень нагрузки резиновой петли при общей двойной длине петли 250см
ВНИМАНИЕ! не рекомендуется растягивать резиновые петли свыше 3 метров.

1) Резиновые петли для борьбы и отработки техники.

В этом случае резина должна хорошо тянуться и не быть жесткой.Для этих целей Вам подойдут следующие виды резины.
Красная, желтая, фиолетовая и зеленая. (Другие петли портят технику выполнения упражнений).

2) Для отработки боя с тенью подходит только красная резина или желтая резина.

Другие виды резины портят технику и постановку удара, делают Вас скованным.Рекоммендуем воспользоваться специализированным тренажером Fight Belt.

3) Для накачки мышц

- для людей средних физических кондиций и весом до 95 кг 
подходят резины Красная-разминка, Желтая, Фиолетовая, Зеленая и Синяя

-для людей физически очень сильных и весом более 100 кг
подойдут все виды резины, в том числе и оранжевая и черная

4) Резиновые петли для подтягивания и отжиманий на брусьях.

Тем кто не умеет подтягиваться, но очень хочет научиться. Вешаем резину петлей на турник,
просовываем ногу и выполняем подтягивания.

Как подобрать резиновые петли для подтягиваний? :

Красная, желтая и Фиолетовая петля- подойдет тем атлетам чей вес до 75 кг.
Фиолетовая, зеленая, Синяя петля - предназначены для атлетов от 75 кг до 95 кг
Зеленая, Синяя, Оранжевая - для атлетов от 95 кг до 110кг
Синяя, Оранжевая, Черная - для атлетов свыше 110кг
Также при покупке петель для того, чтобы научиться подтягиваться. Требуется подбирать вес резины исходя из Веса занимающихся

Для увеличения количества подтягиваний необходимо набирать сумму подтягиваний за день не меньше 50 подтягиваний.

Количество подходов не важно.

Также при подборе резиновых петель необходимо учитывать , что со временем Ваши мышцы окрепнут, и Сил для подтягиваний Вам придется тратить меньше. То в этом случае Вам придется снижать уровень нагрузки резиновых петель и переходить на более слабые легкие резиновые петли!

Резиновая петля для фитнеса и тренировок 208 см

Описание

Резина для тренировок давно стала хитом продаж категории спорт в США так как занимает минимум места и заменяют собой массу снаряжения от тренажёров до гантелей или штанг. Такие фитнес петли часто называют резинками для подтягиваний, хотя диапазон у них намного шире.

Это сделало резину для фитнеса одним из самых популярных решений для занятий спортом дома или на открытом воздухе комбинируя фитнес с другими активностями.

Есть масса видео упражнений с резиновыми петлями для разных частей тела когда заниматься можно как на улице так и дома


Например в этом видео показанно 51 упражнение для всего тела которое можно выполнять в домашней обстановке


Это настолько универсальный снаряд для спорта что количество упражнений ограничивается лишь Вашим воображением.

Всего несколько таких резиновых петель сделают Вам спортзал в любом месте – дома или на улице.

Их легко взять с собой так как в сложенном виде они занимают не больше места в рюкзаке чем небольшая бутылка для воды.

Резиновые петли также дают нарастающий эффект нагрузки по мере растяжения в отличии при работе с весом тела или гантелями что позволяет более глубоко прорабатывать нужные Вам участки. Резиновые петли могут как полностью заменить необходимость похода в тренажерный зал так и дополнить упражнения более глубокой проработкой нужных участков мышц.

С помощью резины заниматься более безопасно как новичкам, так и подготовленным спортсменам.

Во многих упражнениях резина из-за неравномерной нагрузки безопаснее, чем свободный вес. Упражнения в начальной фазе движения со свободным весом нагрузка на суставы травмоопасна. Резиновые петли для фитнеса дают максимальную нагрузку после середины фазы движения и в конце, а в начале вы начинаете движение безопасно и легко.

Длинна лент каждая сторона по 104 см, обе стороны 208см

Толщина резины 4.5 мм

Характеристики (приблизительные нагрузки при растяжении на 50 – 150 – 200 см)

По данному артикулу резиновые петли продаются отдельно (не комплектом).

Жёлтая – 150 грн

Красная – 250 грн

Чёрная – 290 грн

Фиолетовая – 490 грн

Зелёная – 590 грн

Петли для подягиваний и треноровок также можно приобрести комплектами по более выгодной цене

переходите на нужный артикул для заказа наборов:

Детям, подростками и женщинам с начинающей подготовкой

Мужчинам с начинающей и женщинам со средней подготовкой

Стартовый набор Для все семьи

Для мужчин со средней подготовкой или начинающим в подтягивании

Резиновые петли сделаны из качественного гипоалергенного латекса на заводах, которые производят фитнес аксессуары для США и Европы

По результатам проверки качественный материал позволяет максимально приблизить нагрузки к заявленным характеристикам в отличии от дешёвых аналогов, а также более безопасны чем дешёвые резинки, которые могут порваться и травмировать Вас.

 

Советы в использовании: растяжение петель на более чем 200 см не рекомендуется.

Также для долговечности использования не рекомендуется фиксировать на абразивных поверностях или закреплять на предметы с острыми краями.

Для полноценных занятий рекомендуется наличие нескольких резинок с разными нагрузками: более лёгкие для упражнений рук, плеч а более тяжёлые для спины, ног, подтягивания.

Наиболее универсальной комбинацией является 2-3 петли (жёлтая, красная, чёрная). Они не слишком жёсткие для упражнений рук и плеч, а при необходимости создать большую жёсткость их можна использовать одновременно что суммирует нагрузку (например для спины – римская тяга, приседания или подтягивания)

Для выполнения ряда упражнений также рекомендуем  набор трубчатых эспандеров с ручками, лямками для ног и дверным якорем.

Наличие ручек делает выполнение упражнений руками более удобным, а наличие дверного якоря упрощает возможность закрепится в любом дверном проёме. Дверной якорь из комплекта эспандеров Вы также сможете использовать для резиновых петель 208 см.

 

 

Чтобы собрать нужный комплект выбирайте нужный цвет и добавляйте в корзину. Сумма будет рассчитываться автоматически как и скидки от суммы.

При заказе от 1000 грн скидка 5%

При заказе от 2000 грн скидка 10%

 

Резиновые петли и эспандеры в кроссфит-тренировках

Резиновые петли и эспандеры в кроссфит-тренировках.

В последние десятилетия техника физической подготовки кроссфит, изобретённая в Америке, приобрела всемирное распространение. Это интенсивная программа силовых тренировок, которая включает в себя основные упражнения с использованием веса тела или же спортивного инвентаря.
Многие физические упражнения выполняются при помощи резиновых петель и эспандеров, которые помогают наращивать мышцы эффективным и безопасным способом. 

Характеристики резиновых петель

Резиновые петли для тренировок производятся из латекса и имеют различную ширину в зависимости от степени сопротивления, которая выбирается аналогично физической нагрузке и виду мышц, на развитие которых направлены упражнения.

Физические упражнения с использованием резиновых петель

Резиновые петли являются универсальным инвентарём, так как они могут использоваться при выполнении упражнений, направленных на развитие целого ряда мышц. При помощи резиновых петель обычно выполняют силовые или пилометрические упражнения, а также их используют для утяжеления штанги или бодибара, которые широко применяются в кроссфите, или для облегчения веса спортсмена в таких упражнениях, как подтягивание.

Приведём несколько видов упражнений, в которых можно использовать резиновые петли:

  • Жимовой швунг (Push Press) для укрепления мышц торса и развития координации 
  • Обратные выпады для развития группы мышц ног 
  • Отжимания, при которых использование резиновых петель увеличивают нагрузку 
  • Обратные отжимания для развития мышц груди, плеч и трицепсов 
  • Тяга нижнего блока для наращивания массы спинных мышц 

Применение резиновых петель в тренировках способствуют увеличению координационной способности и повышению скоростных и силовых показателей.

Использование эспандеров в тренировках

Существует большой ассортимент эспандеров. В основном, это спортивный инвентарь для развития мышц грудной клетки и конечностей. Основными категориями спортивных эспандеров являются:

  • Кистевые 
  • Грудные 
  • Плечевые 
  • Ленточные 
  • Универсальные 

Как и в случае резиновых петель, принцип работы эспандеров основан на растяжении и создании сопротивления, поэтому они активно применяются при силовых тренировках. При правильном сочетании набора резиновых петель и эспандеров можно развивать все виды мышц тела, причём необязательно в спортивном зале, но и дома и в любом другом месте, удобном для тренировок.

Преимущества использования резиновых петель и эспандеров для физических тренировок

Преимуществом резиновых петель или лент и эспандеров для тренировки по сравнению, например, со свободными весами, является тот факт, что упражнения с ними практически не несут физической нагрузки на соединительные ткани и суставы. Кроме того, ввиду эластичности этого снаряда нагрузка на мышцы увеличивается постепенно, что помогает избежать последствий ассиметричности выполнения упражнений и травм.

При покупке резиновых петель необходимо руководствоваться следующими принципами.

Во-первых, материал, из которого сделаны резиновые петли и эспандеры, должен быть прочным и износостойким, так как инвентарь рассчитан на интенсивное использование.

Во-вторых, они должны быть произведены из материала, устойчивого к перепадам температуры и не поддающегося деформации.

Кроме того, важны такие характеристики, как предел растяжения (в зависимости от предполагаемой нагрузки) и гибкость.

Купить гарантированно качественные резиновые петли и эспандеры можно в интернет-магазине https://crossfitmag.ru/, где представлен широкий выбор инвентаря для занятий кроссфитом и другими видами спортивных тренировок.

Резиновые петли. Программы тренировок

 

 

Что такое резиновые петли для тренировок?

 

Функциональный тренинг – это отличное занятие для тех, кто желает добиться не только хорошей спортивной формы, но и гибкости, координации, быстроты и выносливости. Было доказано, что функциональные тренировки оказывают положительное влияние на сердечно-сосудистую систему, позвоночник и организм в целом. 

 

Одним из самых лучших и доступных инструментов для проведения функционального тренинга являются резиновые петли. Этот снаряд позволяет использовать собственный вес для работы с отдельными мышечными группами и всего тела в целом. Заниматься с петлями могут люди с различным уровнем подготовки для развития координации, силы и выносливости. 

 

Петли для тренировок можно регулировать, добиваясь нужного уровня нагрузки – от 7 до 100 % собственного веса тела. Это дает возможность получить желаемую интенсивность, в зависимости от уровня подготовки. Регулярные занятия на петлях позволят эффективно и гармонично развивать все тело в целом, в том числе и мышцы-стабилизаторы, чего очень тяжело добиться при силовых тренировках с железом. 

 

Для организации зоны функционального тренинга с петлями не нужно никакой перепланировки. Их уникальная конструкция позволяет эффективно использовать их в любом фитнес-зале, дома и даже на улице. 

Кому подойдут петли для тренировок? 

 

Резиновые петли идеально подходят широкому кругу спортсменов. Их используют в различных видах спорта – в силовых, единоборствах, спортивных играх и т.д. Благодаря их уникальной особенности, под каждого спортсмена можно подобрать круг упражнений, которые будут полезны в достижении его спортивных задач. 

 

Жгуты для тренировок идеально подходит тем, кто хочет поэкспериментировать и внести что-то новое. Этот тренажер идеально подойдет как новичкам, так и профессиональным спортсменам. Следует отметить, что тренироваться на нём могут как мужчины, так и женщины. С его помощью представительницам прекрасного пола будет легче освоить такие тяжелые базовые упражнения, как отжимания и подтягивания. 

 

Один из самых основных и важных плюсов резиновых петель – исключение осевой нагрузки на позвоночник. Это дает возможность без риска для здоровья использовать петли тем, кто испытывает определенные трудности или проходит период реабилитации. 

Как правильно организовать тренировки с петлями

 

Петли – это отличная возможность разнообразить свой тренировочный процесс и внести что-то новенькое. Пожалуй, организация тренировочного процесса зависит от конкретных спортивных задач. Для тех, кто желает сделать упор на многофункциональный тренинг, следует большую часть тренировок использовать петли. Кто же просто хочет внести разнообразие и попробовать функциональные тренировки, может заменить одну силовую тренировку на петли. 

 

Сегодня на резиновых петлях можно выполнять более 50 различных функциональных упражнений, каждое из которых воздействует как на определенную мышечную группу, так и на все тело в целом. Что касается программы тренировок, то она может быть разнообразной. Как и в тренажерном зале, тут можно давать нагрузку как на отдельные мышечные группы, так и устраивать круговые тренировки. Хорошая проработка всех мышечных групп даст ощутимую нагрузку на организм в целом.  Все это подбирается в индивидуальном порядке, в зависимости от пожеланий и предпочтений. 

 

Резиновые петли и другие эспандеры в наличии: перейти в каталог

Экспериментируйте, пробуйте и выбирайте то, что придется Вам по душе! 

10 Упражнения с петлями сопротивления - Meglio

Петли сопротивления - это очень простой инструмент для упражнений, который бывает разных цветов / уровней сопротивления. Петли Meglio Resistance Loops помогут вам улучшить ваше здоровье и выносливость. Если вы ищете инструмент, который поможет вам при хронической боли, травмах лодыжки, проблемах с плечами и коленями, проблемах с нижней, средней и верхней частью спины, улучшении осанки, здоровье костей, повышении общей силы и многом другом, петля Meglio Resistance Loop - ВАШЕ инструмент.

Преимущества петли сопротивления Петли Meglio Resistance Loops

предлагают вам широкий спектр преимуществ. Вы можете дать своему телу оптимальные варианты упражнений. Шаг за шагом петля Meglio Resistance Loop позволяет вам усложнить свой тренировочный распорядок и, следовательно, улучшить ваше общее самочувствие.

# Exercise to go
Петля Meglio Resistance Loop, которую легко положить в сумку, позволит вам тренироваться там, где вы чувствуете потребность. Вы можете максимально эффективно использовать свое время.

# Задействуйте все мышцы
Петля сопротивления - это самый простой способ воздействовать на все группы мышц вашего тела. С помощью петель Meglio Resistance Loops вы можете легко настроить свои тренировки соответствующим образом.

# Здоровье костей
Еще одним преимуществом тренировок с инструментами сопротивления является улучшение здоровья костей. Кости становятся сильнее благодаря сопротивлению.

Упражнения с петлей сопротивления

Что ж, возьмите свою петлю сопротивления Meglio и улучшите свое здоровье.Представляем вам 10 лучших движений и упражнений с петлями сопротивления.

# 1 Подтяжки для определения формы плеча

Оберните петлю вокруг запястий и поднимите руки вверх, согните руки в локтях под прямым углом и убедитесь, что ваши плечи теперь параллельны земле. Плечи отодвигаются от ушей. Ваши локти на ширине плеч. Теперь поверните плечи наружу, откройте грудную клетку, убедитесь, что у вас сильный корпус и нижняя часть спины не перекручивается. Обладая контролем, разведите руки в стороны как можно дальше.Задержитесь на секунду и медленно верните руки в исходное положение.

Тяга вниз на 2 широты

Возьмитесь руками за петлю сопротивления и замкните ее. Вытяните руки над головой на ширину плеч. Теперь держите левую руку неподвижно, а правую потяните в сторону. Ваш правый локоть сгибается под углом 90 °. Контролируемым движением поднимите правую руку над головой и повторите движение с другой стороны.

# 3 Односторонний отряд с петлями сопротивления

Встаньте немного шире, чем на ширине плеч.Оберните петлю сопротивления вокруг свода правой стопы и возьмитесь за нее правой рукой. Теперь вытяните руки прямо перед собой и присядьте, откинув бедра назад. Держите позвоночник прямо, а грудь приподнимите и вернитесь в исходное положение. Повторите 8 раз и переключитесь на другую сторону.

# 4 Боковой выпад с петлями сопротивления

Оберните петлю сопротивления вокруг обеих лодыжек и поставьте ступни немного дальше ширины плеч.Встаньте с прямым позвоночником и положите руки на бедра. Сделайте большой шаг вправо и согните колено так, чтобы оно было выше пальцев ног. Сверните бедра с прямым позвоночником. Задержитесь на мгновение и вернитесь в исходное положение, упираясь ногой в землю и задействуя бедро. Повторите 8 раз и переключитесь на другую сторону.

# 5 Боковая прогулка с петлями сопротивления

Оберните петлю вокруг лодыжек и присядьте. Сделайте большой шаг вправо правой ногой и позвольте левой ноге следовать за ним.Убедитесь, что вы слегка приседаете и поддерживаете умеренное напряжение в петле сопротивления на протяжении всего упражнения. Сделайте 5 шагов вправо и в обратном направлении.

# 6 Удары ногами ягодицами стоя с петлями сопротивления

Оберните петлю сопротивления вокруг лодыжек и соедините ноги вместе. Положите руки на бедра или для большей поддержки положите их на стену. Перенесите вес на левую ногу и поместите кончик правой ступни немного позади себя.Работайте над корпусом и ягодицами. Убедитесь, что нижняя часть спины не перегибается. С силой и контролем откиньте прямую ногу назад как можно дальше и опустите пальцы на землю. Повторите 8 раз и поменяйте сторону.

# 7 Петли сопротивления ягодичного моста

Лягте на спину, руки по бокам ладонями вниз, согните ноги в коленях и поставьте ступни на пол на ширине плеч. Оберните петлю сопротивления вокруг бедер выше колен.Прижмите ступни к земле, сожмите ягодицы и пресс и надавите пятками, чтобы приподнять бедра. Убедитесь, что ваше тело составляет одну прямую линию от плеч до колен. Задержитесь в этом положении на мгновение и слегка раздвиньте колени, чтобы почувствовать легкое напряжение в петле. Медленно и уверенно опустите бедра на землю.

# 8 Петли сопротивления боковому подъему ног

Лягте на правый бок и обмотайте вокруг лодыжек эластичную ленту.Вытяните и выпрямите обе ноги. Согните правый локоть и поддержите голову рукой. Положите левую руку на землю для сохранения устойчивости. Ваши бедра сложены, и ваше тело выровнено в одну линию. Поднимите левую ногу и держите ее прямо, напрягая ягодицы. Поднимитесь как можно выше и убедитесь, что нижняя часть спины не выгибается. Контролируемым движением верните его в исходное положение. Повторите 8 раз и поменяйте сторону.

# 9 Велосипедные петли сопротивления скручиванию

Начните с сидячего положения и оберните петлю сопротивления вокруг ступней.Согните колени и упритесь пятками в пол. Наклонитесь назад на 45 °, задействуйте корпус и заведите руки за голову. Теперь поверните верхнюю часть спины и поясницу, чтобы подтянуть правый локоть к левому колену. Левое колено согнуто, правая нога выпрямлена. Теперь чередуйте и поднесите левый локоть к правому колену. Левая нога разгибается, а правое колено согнуто.

# 10 Толчок бедра сидя с петлями сопротивления

Сядьте на стул и расставьте ноги на ширине плеч.Оберните петлю сопротивления вокруг бедер прямо над коленями. Теперь вытолкните бедра наружу. Медленно верните ноги в исходное положение.

Посмотрите также нашу тренировку с эспандером:

Сводка

Каждое упражнение можно легко изменить. Вы можете упростить движения, используя стены / землю / объекты для большей поддержки. Вы можете использовать эти последовательности в качестве тренировки или по своему усмотрению. Всегда прислушивайтесь к своему телу и убедитесь, что вы тренируетесь с контролем.Петли Meglio Resistance Loops помогут вам максимально эффективно использовать ваши программы тренировок.

эффективных циклов обучения | Карен Прайор Тренировка кликера

Меня зовут Миркка, я дрессировщик кликеров и сертифицированный партнер по обучению Академии Карен Прайор, владеющий школой дрессировки собак Mindful Behaviors в Торонто. В этом блоге я делюсь своим выводом с выставки Clicker Expo в Чикаго в 2011 году.

Ряд докладчиков на выставке Expo подошли к концепции беглого обучения с несколько разных точек зрения.Независимо от того, что мы делаем, если вы немного подумаете об этом, все всегда сводится к тем же принципам, которые мы слышали на нашем самом первом курсе обучения кликеру: критерии-сроки-скорость подкрепления и подумайте-спланируйте-делайте. Основные принципы возникают снова и снова, и каждый раз мы узнаем (или, по крайней мере, я!) Из них что-то новое из-за новых вкусов, предлагаемых разными тренерами, и ситуации, когда вы сами проходите обучение.

Сесили Кёсте - опытный норвежский тренер из Canis, скандинавской организации, предоставляющей публикации, курсы и семинары по дрессировке собак (примечание: Mindful Behaviors пишет статьи для Canis в Финляндии).Я посетил семинар Сесили по эффективному обучению и лабораторную сессию, где я действительно убедился в том, насколько важно правило «Щелкни, чтобы действовать, позаботиться о позиции» в обучении. Доставьте награду туда, где вы хотите, чтобы собака была, потому что собака продолжает учиться после щелчка, а направление награды имеет огромное значение.

Efficient Training также делает упор на тренировке: во время тренировки не должно быть мертвого времени. Это очень хорошо согласуется с принципами Loopy Training, о которых говорила Александра Курланд.Мы часто думаем о тренировке с помощью кликера как о линейной последовательности повторяющихся снова и снова «поведение-клик-подкрепление». Вместо того чтобы мыслить линейно, хороший тренер должен рассматривать тренировку как повторяющиеся циклы: поведение-щелчок-подкрепление-поведение-щелчок-подкрепление и т. Д.

Для плавного обучения кликеру петли должны быть чистыми. Интересно, что в тренировочном цикле самым слабым звеном чаще всего оказывается доставка еды! Теперь, когда я думаю об этом, сколько раз я бросал лакомство куда-нибудь, где собака не может его сразу найти, или я использую лакомство, которое рассыпается, оставляя беспорядок, который собака тратит около десяти секунд на уборку пылесосом.Когда это происходит, цикл обучения прерывается, и сеанс больше не ведется.

Кей Лоуренс из Великобритании провела сессию по микроформованию на выставке, которую у меня не было возможности посетить, но у нее есть очень хорошая техника обучения нацеливанию на коврик. Представляется, что коврик находится посередине часов, дрессировщик находится в 6 часах, и после щелчка по собаке за то, что она находится на коврике, дрессировщик подбрасывает угощение на 9, 12 или 3 часа от коврик. Цель этого упражнения - проверить или обобщить поведение, сохраняя при этом чистый цикл.Поскольку я тренировал поведение на коврике дома и снимал его на видео, после выставки я попытался больше внимания уделять эффективности своих тренировок:

Миркка Койвусало, КПА ОСАГО

www.mindfulbehaviors.ca

Написание обучающего цикла с нуля

Автор: fchollet
Дата создания: 2019/03/01
Последнее изменение: 2020/04/15
Описание: Полное руководство по написанию низкоуровневых циклов обучения и оценки.

Просмотреть в Colab Исходный код GitHub


Настройка

  импортировать тензорный поток как tf
из tenorflow import keras
из слоев импорта tensorflow.keras
импортировать numpy как np
  

Введение

Keras предоставляет стандартные циклы обучения и оценки, fit () и Assessment () . Их использование описано в руководстве. Обучение и оценка с помощью встроенных методов.

Если вы хотите настроить алгоритм обучения своей модели, продолжая использовать удобство fit () (например, чтобы обучить GAN с помощью fit () ), вы можете создать подкласс класса Model и реализовать собственный метод train_step () , который вызывается повторно во время fit () .Это описано в руководстве Настройка того, что происходит в fit () .

Теперь, если вам нужен очень низкоуровневый контроль над обучением и оценкой, вы должны написать ваши собственные циклы обучения и оценки с нуля. Это то, о чем это руководство.


Использование ленты

GradientTape : первый сквозной пример

Вызов модели внутри осциллографа GradientTape позволяет получить градиенты обучаемые веса слоя по отношению к значению потерь.Использование оптимизатора например, вы можете использовать эти градиенты для обновления этих переменных (которые вы можете получить, используя model.trainable_weights ).

Рассмотрим простую модель MNIST:

  входов = keras.Input (shape = (784,), name = "digits")
x1 = Layers.Dense (64, Activation = "relu") (входные данные)
x2 = слои. Dense (64, активация = "relu") (x1)
output = Layers.Dense (10, name = "предсказания") (x2)
model = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)
  

Давайте обучим его, используя мини-пакетный градиент с настраиваемым циклом обучения.

Во-первых, нам понадобится оптимизатор, функция потерь и набор данных:

  # Создать оптимизатор.
optimizer = keras.optimizers.SGD (скорость_учения = 1e-3)
# Создайте экземпляр функции потерь.
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True)

# Подготовить обучающий набор данных.
batch_size = 64
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data ()
x_train = np.reshape (x_train, (-1, 784))
x_test = np.reshape (x_test, (-1, 784))
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices ((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.shuffle (размер_буфера = 1024) .batch (размер_пакета)
  

Вот наш цикл обучения:

  • Мы открываем цикл для , который повторяется по эпохам
  • Для каждой эпохи мы открываем цикл для , который выполняет итерацию по набору данных партиями
  • Для каждой партии открываем GradientTape () scope
  • Внутри этой области мы вызываем модель (прямой проход) и вычисляем потери
  • Вне области действия мы извлекаем градиенты весов модели с учетом убытка
  • Наконец, мы используем оптимизатор для обновления весов модели на основе градиенты
  эпохи = 2
для эпохи в диапазоне (эпох):
    print ("\ nНачало эпохи% d"% (эпохи,))

    # Перебираем пакеты набора данных.для шага (x_batch_train, y_batch_train) в перечислении (train_dataset):

        # Откройте GradientTape для записи выполняемых операций
        # во время прямого прохода, что позволяет автоматически различать.
        с tf.GradientTape () в качестве ленты:

            # Выполнить прямой проход слоя.
            # Операции, которые применяет слой
            # на его входы будут записаны
            # на GradientTape.
            logits = model (x_batch_train, training = True) # Логиты для этого мини-пакета

            # Вычислить значение потерь для этой мини-партии.loss_value = loss_fn (y_batch_train, логиты)

        # Используйте градиентную ленту для автоматического извлечения
        # градиенты обучаемых переменных относительно потерь.
        grads = tape.gradient (значение_потери, model.trainable_weights)

        # Выполнить один шаг градиентного спуска, обновив
        # значение переменных для минимизации потерь.
        optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_weights))

        # Регистрировать каждые 200 пакетов.
        если шаг% 200 == 0:
            Распечатать(
                "Потеря обучения (для одной партии) на шаге% d:%.4f "
                % (шаг, число с плавающей запятой (loss_value))
            )
            print ("Просмотрено:% s образцов"% ((step + 1) * 64))
  
  Начало эпохи 0
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0: 76,3562
На данный момент просмотрено: 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200: 1,3921
На данный момент просмотрено: 12864 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 1,0018
На данный момент просмотрено: 25664 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600: 0,8904
На данный момент просмотрено: 38464 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 800: 0.8393
На данный момент просмотрено: 51264 сэмпла
  
  Начало эпохи 1
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0: 0,8572
На данный момент просмотрено: 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200: 0,7616
На данный момент просмотрено: 12864 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 0,8453
На данный момент просмотрено: 25664 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600: 0,4959
На данный момент просмотрено: 38464 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 800: 0,9363
На данный момент просмотрено: 51264 сэмпла
  

Низкоуровневая обработка метрик

Давайте добавим в этот базовый цикл мониторинг метрик.

Вы можете легко повторно использовать встроенные метрики (или пользовательские метрики, которые вы написали) в таком обучении. петли написаны с нуля. Вот поток:

  • Создать метрику в начале цикла
  • Вызов metric.update_state () после каждого пакета
  • Вызов metric.result () , когда вам нужно отобразить текущее значение метрики
  • Вызов metric.reset_states () , когда вам нужно очистить состояние метрики (обычно в конце эпохи)

Давайте воспользуемся этими знаниями для вычисления SparseCategoricalAccuracy для данных проверки на конец каждой эпохи:

  # Получить модель
входы = keras.Ввод (shape = (784,), name = "digits")
x = Layers.Dense (64, Activation = "relu", name = "density_1") (входные данные)
x = Layers.Dense (64, Activation = "relu", name = "density_2") (x)
output = Layers.Dense (10, name = "прогнозы") (x)
model = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)

# Создайте экземпляр оптимизатора для обучения модели.
optimizer = keras.optimizers.SGD (скорость_учения = 1e-3)
# Создайте экземпляр функции потерь.
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True)

# Подготовить показатели.
train_acc_metric = керас.metrics.SparseCategoricalAccuracy ()
val_acc_metric = keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy ()

# Подготовить обучающий набор данных.
batch_size = 64
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices ((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.shuffle (размер_буфера = 1024) .batch (размер_пакета)

# Подготовить набор данных для проверки.
# Зарезервируйте 10 000 образцов для проверки.
x_val = x_train [-10000:]
y_val = y_train [-10000:]
x_train = x_train [: - 10000]
y_train = y_train [: - 10000]
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices ((x_val, y_val))
val_dataset = val_dataset.партия (64)
  

Вот наш цикл обучения и оценки:

  время импорта

эпох = 2
для эпохи в диапазоне (эпох):
    print ("\ nНачало эпохи% d"% (эпохи,))
    start_time = time.time ()

    # Перебираем пакеты набора данных.
    для шага (x_batch_train, y_batch_train) в перечислении (train_dataset):
        с tf.GradientTape () в качестве ленты:
            logits = модель (x_batch_train, training = True)
            loss_value = loss_fn (y_batch_train, логиты)
        грады = лента.градиент (loss_value, model.trainable_weights)
        optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_weights))

        # Обновить показатель обучения.
        train_acc_metric.update_state (y_batch_train, логиты)

        # Регистрировать каждые 200 пакетов.
        если шаг% 200 == 0:
            Распечатать(
                "Потеря обучения (для одной партии) на шаге% d:% .4f"
                % (шаг, число с плавающей запятой (loss_value))
            )
            print («Просмотрено:% d образцов»% ((step + 1) * 64))

    # Отображение показателей в конце каждой эпохи.train_acc = train_acc_metric.result ()
    print ("Обучение в зависимости от эпохи:% .4f"% (float (train_acc),))

    # Сбрасывать показатели обучения в конце каждой эпохи
    train_acc_metric.reset_states ()

    # Запускаем цикл проверки в конце каждой эпохи.
    для x_batch_val, y_batch_val в val_dataset:
        val_logits = модель (x_batch_val, обучение = False)
        # Обновить показатели val
        val_acc_metric.update_state (y_batch_val, val_logits)
    val_acc = val_acc_metric.result ()
    val_acc_metric.reset_states ()
    print ("Проверка в соответствии с:% .4f"% (float (val_acc),))
    print ("Затраченное время:% .2fs"% (time.time () - start_time))
  
  Начало эпохи 0
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0: 134.3001
На данный момент просмотрено: 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200: 1,3430
На данный момент просмотрено: 12864 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 1,3557
На данный момент просмотрено: 25664 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600: 0,8682
На данный момент просмотрено: 38464 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 800: 0.5862
На данный момент просмотрено: 51264 сэмпла
Эпоха обучения: 0,7176
Проверка в соответствии с: 0.8403
Затраченное время: 4,65 с
  
  Начало эпохи 1
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0: 0,4264
На данный момент просмотрено: 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200: 0,4168
На данный момент просмотрено: 12864 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 0,6106
На данный момент просмотрено: 25664 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600: 0,4762
На данный момент просмотрено: 38464 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 800: 0.4031
На данный момент просмотрено: 51264 сэмпла
Эпоха обучения: 0,8429
Соответствие валидации: 0.8774
Затраченное время: 5,07 с
  

Ускорьте тренировку с помощью функции

tf.

Среда выполнения по умолчанию в TensorFlow 2.0: нетерпеливое исполнение. Таким образом, наш цикл обучения выше выполняется с нетерпением.

Это отлично подходит для отладки, но компиляция графов имеет определенную производительность. преимущество. Описание ваших вычислений как статического графика позволяет фреймворку применить глобальную оптимизацию производительности.Это невозможно, когда фреймворк вынужден жадно выполнять одну операцию за другой, не зная, что будет дальше.

Вы можете скомпилировать в статический график любую функцию, которая принимает тензоры в качестве входных данных. Просто добавьте на него декоратор @ tf.function , например:

  @ tf.function
def train_step (x, y):
    с tf.GradientTape () в качестве ленты:
        logits = модель (x, обучение = True)
        loss_value = loss_fn (y, логиты)
    grads = tape.gradient (loss_value, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_weights))
    train_acc_metric.update_state (y, логиты)
    возврат loss_value
  

Проделаем то же самое с этапом оценки:

  @ tf.function
def test_step (x, y):
    val_logits = модель (x, обучение = ложь)
    val_acc_metric.update_state (y, val_logits)
  

Теперь давайте повторно запустим наш цикл обучения с этим скомпилированным шагом обучения:

  время импорта

эпох = 2
для эпохи в диапазоне (эпох):
    print ("\ nНачало эпохи% d"% (эпохи,))
    start_time = время.время()

    # Перебираем пакеты набора данных.
    для шага (x_batch_train, y_batch_train) в перечислении (train_dataset):
        loss_value = train_step (x_batch_train, y_batch_train)

        # Регистрировать каждые 200 пакетов.
        если шаг% 200 == 0:
            Распечатать(
                "Потеря обучения (для одной партии) на шаге% d:% .4f"
                % (шаг, число с плавающей запятой (loss_value))
            )
            print («Просмотрено:% d образцов»% ((step + 1) * 64))

    # Отображение показателей в конце каждой эпохи.train_acc = train_acc_metric.result ()
    print ("Обучение в зависимости от эпохи:% .4f"% (float (train_acc),))

    # Сбрасывать показатели обучения в конце каждой эпохи
    train_acc_metric.reset_states ()

    # Запускаем цикл проверки в конце каждой эпохи.
    для x_batch_val, y_batch_val в val_dataset:
        test_step (x_batch_val, y_batch_val)

    val_acc = val_acc_metric.result ()
    val_acc_metric.reset_states ()
    print ("Проверка в соответствии с:% .4f"% (float (val_acc),))
    print ("Затраченное время:% .2fs"% (time.time () - start_time))
  
  Начало эпохи 0
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0: 0,6483
На данный момент просмотрено: 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200: 0,5966
На данный момент просмотрено: 12864 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 0,5951
На данный момент просмотрено: 25664 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600: 1,3830
На данный момент просмотрено: 38464 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 800: 0,2758
На данный момент просмотрено: 51264 сэмпла
Эпоха обучения: 0,8756
Соответствие валидации: 0.8955
Затраченное время: 1,18 с
  
  Начало эпохи 1
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 0: 0,4447
На данный момент просмотрено: 64 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 200: 0,3794
На данный момент просмотрено: 12864 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 0,4636
На данный момент просмотрено: 25664 сэмпла
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 600: 0,3694
На данный момент просмотрено: 38464 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 800: 0,2763
На данный момент просмотрено: 51264 сэмпла
Эпоха обучения: 0.8926
Соответствие валидации: 0.9078
Затраченное время: 0,71 с
  

Намного быстрее, не правда ли?


Низкоуровневая обработка убытков, отслеживаемых моделью

Слои и модели рекурсивно отслеживают любые потери, возникающие во время прямого прохода слоями, которые вызывают self.add_loss (value) . Результирующий список скалярных потерь значения доступны через свойство model.losses в конце прямого паса.

Если вы хотите использовать эти компоненты потерь, вы должны их суммировать и прибавьте их к основным потерям на этапе обучения.

Рассмотрим этот слой, который создает потерю регуляризации деятельности:

  класс ActivityRegularizationLayer (Layers.Layer):
    вызов def (self, вводы):
        self.add_loss (1e-2 * tf.reduce_sum (входы))
        возврат входов
  

Давайте построим действительно простую модель, которая использует его:

  входов = keras.Input (shape = (784,), name = "digits")
x = Layers.Dense (64, Activation = "relu") (входные данные)
# Вставить регуляризацию активности как слой
x = ActivityRegularizationLayer () (x)
x = слои.Плотный (64, активация = "relu") (x)
output = Layers.Dense (10, name = "прогнозы") (x)

model = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)
  

Вот как должен выглядеть наш тренировочный шаг сейчас:

  @ tf.function
def train_step (x, y):
    с tf.GradientTape () в качестве ленты:
        logits = модель (x, обучение = True)
        loss_value = loss_fn (y, логиты)
        # Добавьте любые дополнительные потери, возникшие во время прямого прохода.
        loss_value + = сумма (model.losses)
    грады = лента.градиент (loss_value, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_weights))
    train_acc_metric.update_state (y, логиты)
    возврат loss_value
  

Сводка

Теперь вы знаете все, что нужно знать об использовании встроенных циклов обучения и написание собственного с нуля.

В заключение, вот простой сквозной пример, который связывает воедино все вы узнали из этого руководства: DCGAN обучен цифрам MNIST.


Сквозной пример: цикл обучения GAN с нуля

Возможно, вы знакомы с генерирующими состязательными сетями (GAN).GAN могут создавать новые изображения, которые выглядят почти реальными, благодаря изучению скрытого распространения тренировки набор данных изображений («скрытое пространство» изображений).

GAN состоит из двух частей: модели «генератора», которая отображает точки в скрытой пространство для точек в пространстве изображения, модель "дискриминатор", классификатор который может отличить реальные изображения (из набора обучающих данных) и фейковые изображения (выход генератора сети).

Цикл обучения GAN выглядит так:

1) Обучить дискриминатор.- Образец партии случайных точек в скрытом пространстве. - Превратите точки в поддельные изображения с помощью модели «генератор». - Получите пакет реальных изображений и объедините их с созданными изображениями. - Обучите модель «дискриминатора» классифицировать сгенерированные изображения по сравнению с реальными.

2) Обучить генератор. - Выборка случайных точек в скрытом пространстве. - Превратите точки в фейковые изображения через сеть «генератор». - Получите пакет реальных изображений и объедините их с сгенерированными изображениями. - Обучите "генераторную" модель "обмануть" дискриминатор и классифицировать поддельные изображения. как реально.

Для более подробного обзора работы GAN см. Глубокое обучение с помощью Python.

Давайте реализуем этот обучающий цикл. Сначала создайте дискриминатор, предназначенный для классификации поддельные против реальных цифр:

  дискриминатор = keras.Sequential (
    [
        keras.Input (shape = (28, 28, 1)),
        Layers.Conv2D (64, (3, 3), strides = (2, 2), padding = "same"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.Conv2D (128, (3, 3), strides = (2, 2), padding = "same"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.GlobalMaxPooling2D (),
        слои плотные (1),
    ],
    name = "дискриминатор",
)
discinator.summary ()
  
  Модель: «Дискриминатор»
_________________________________________________________________
Слой (тип) Параметр формы вывода #
================================================== ===============
conv2d (Conv2D) (Нет, 14, 14, 64) 640
_________________________________________________________________
утечка_re_lu (LeakyReLU) (Нет, 14, 14, 64) 0
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) (Нет, 7, 7, 128) 73856
_________________________________________________________________
утечка_re_lu_1 (LeakyReLU) (Нет, 7, 7, 128) 0
_________________________________________________________________
global_max_pooling2d (Глобальный (Нет, 128) 0
_________________________________________________________________
плотный_4 (плотный) (нет, 1) 129
================================================== ===============
Всего параметров: 74 625
Обучаемые параметры: 74 625
Необучаемые параметры: 0
_________________________________________________________________
  

Тогда давайте создадим генераторную сеть, который превращает скрытые векторы в выходные данные формы (28, 28, 1) (представляющие Цифры MNIST):

  latent_dim = 128

генератор = керас.Последовательный (
    [
        keras.Input (shape = (latent_dim,)),
        # Мы хотим сгенерировать 128 коэффициентов для преобразования в карту 7x7x128
        слои плотные (7 * 7 * 128),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.Reshape ((7, 7, 128)),
        Layers.Conv2DTranspose (128, (4, 4), strides = (2, 2), padding = "same"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.Conv2DTranspose (128, (4, 4), strides = (2, 2), padding = "same"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        Layers.Conv2D (1, (7, 7), padding = "same", activate = "sigmoid"),
    ],
    name = "генератор",
)
  

Вот ключевой момент: цикл обучения.Как видите, это довольно просто. В Функция обучающего шага занимает всего 17 строк.

  # Создайте экземпляр одного оптимизатора для дискриминатора и другого для генератора.
d_optimizer = keras.optimizers.Adam (скорость обучения = 0,0003)
g_optimizer = keras.optimizers.Adam (скорость обучения = 0,0004)

# Создайте экземпляр функции потерь.
loss_fn = keras.losses.BinaryCrossentropy (from_logits = True)


@ tf.function
def train_step (real_images):
    # Выборка случайных точек в скрытом пространстве
    random_latent_vectors = tf.random.normal (форма = (размер_пакции, латентный_дим))
    # Расшифровать их в поддельные изображения
    created_images = генератор (random_latent_vectors)
    # Объедините их с реальными изображениями
    Combined_images = tf.concat ([сгенерированные_изображения, реальные_изображения], ось = 0)

    # Собирайте этикетки, отличая настоящие изображения от поддельных
    метки = tf.concat (
        [tf.ones ((batch_size, 1)), tf.zeros ((real_images.shape [0], 1))], axis = 0
    )
    # Добавить случайный шум к этикеткам - важный трюк!
    метки + = 0,05 * tf.random.униформа (label.shape)

    # Обучаем дискриминатор
    с tf.GradientTape () в качестве ленты:
        предсказания = дискриминатор (комбинированные_изображения)
        d_loss = loss_fn (метки, прогнозы)
    grads = tape.gradient (d_loss, discinator.trainable_weights)
    d_optimizer.apply_gradients (zip (grads, discinator.trainable_weights))

    # Выборка случайных точек в скрытом пространстве
    random_latent_vectors = tf.random.normal (форма = (размер_пакета, латент_дим))
    # Соберите ярлыки, на которых написано "все настоящие изображения"
    misleading_labels = tf.нули ((размер_пакции, 1))

    # Обучаем генератор (обратите внимание, что нам * не * * обновлять веса
    # дискриминатора)!
    с tf.GradientTape () в качестве ленты:
        предсказания = дискриминатор (генератор (random_latent_vectors))
        g_loss = loss_fn (метки, вводящие в заблуждение, прогнозы)
    grads = tape.gradient (g_loss, generator.trainable_weights)
    g_optimizer.apply_gradients (zip (grads, generator.trainable_weights))
    вернуть d_loss, g_loss, generated_images
  

Давайте обучим нашу GAN, многократно вызывая train_step для пакетов изображений.

Поскольку наш дискриминатор и генератор являются свертками, вам нужно запустите этот код на графическом процессоре.

  импорт ОС

# Подготовить набор данных. Мы используем как обучающие, так и тестовые цифры MNIST.
batch_size = 64
(x_train, _), (x_test, _) = keras.datasets.mnist.load_data ()
all_digits = np.concatenate ([x_train, x_test])
all_digits = all_digits.astype ("float32") / 255,0
all_digits = np.reshape (all_digits, (-1, 28, 28, 1))
набор данных = tf.data.Dataset.from_tensor_slices (all_digits)
набор данных = набор данных.в случайном порядке (размер_буфера = 1024) .batch (размер_пакета)

epochs = 1 # На практике вам нужно как минимум 20 эпох для генерации хороших цифр.
save_dir = "./"

для эпохи в диапазоне (эпох):
    print ("\ nНачать эпоху", эпоха)

    для шага real_images в перечислении (набор данных):
        # Обучите дискриминатор и генератор на одной партии реальных изображений.
        d_loss, g_loss, generated_images = train_step (real_images)

        # Логирование.
        если шаг% 200 == 0:
            # Печать показателей
            print ("потеря дискриминатора на шаге% d:%.2f "% (шаг, d_loss))
            print ("состязательный проигрыш на шаге% d:% .2f"% (step, g_loss))

            # Сохранить одно сгенерированное изображение
            img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img (
                created_images [0] * 255.0, scale = False.
            )
            img.save (os.path.join (save_dir, "created_img" + str (шаг) + ".png"))

        # Чтобы ограничить время выполнения, мы останавливаемся после 10 шагов.
        # Удалите строки ниже, чтобы фактически обучить модель!
        если шаг> 10:
            перерыв
  
  Начало эпохи 0
потеря дискриминатора на шаге 0: 0.70
состязательный проигрыш на шаге 0: 0,68
  

Вот и все! Вы получите красивые фальшивые цифры MNIST всего за ~ 30 секунд тренировки на Колаб GPU.

петель сопротивления - Power Systems

Цена, простота использования и гибкость - ключевые преимущества лент сопротивления от Power Systems Эспандеры
называют «великим демократизатором» мира упражнений, потому что они стоят примерно столько же, сколько месячное членство в тренажерном зале, и в несколько раз меньше, чем стоят другие типы тренажеров.Но преимущества полос сопротивления не ограничиваются их низкой ценой. Они удивительно просты в использовании и позволяют создавать замечательный набор упражнений с использованием одного единственного оборудования. Наконец, что, возможно, наиболее важно для людей, которые постоянно в пути, они привносят гибкость в ваш график тренировок, потому что, если вы бросите их в чемодан, когда путешествуете, вы можете тренироваться где угодно. Так что, если вы ищете недорогой, портативный и гибкий тренажер - для дома, для профессионального тренажерного зала или занятий - Power Systems предлагает все необходимое для создания современных тренировок с отягощениями.

Ленты сопротивления гибкие и простые в использовании
Эспандеры
позволяют прорабатывать те же группы мышц, которые вы могли бы тренировать со свободными весами или на специализированных тренажерах в тренажерном зале. Например, вы можете встать на один конец эспандера и потянуться вверх, чтобы сгибать бицепс. Если вы прикрепите ленту к верхней раме двери, вы можете тянуть вниз, чтобы выполнять тяги вниз или трицепс. Оберните ленту вокруг вертикального столба, и вы можете работать над грудью, имитируя движения жима бабочки.Вы даже можете использовать их вместе с другим оборудованием; например, использование эластичных лент для лодыжек при выполнении упражнений с силовым степпером. Единственное ограничение на количество упражнений с отягощениями, которые вы можете создать, - это ваше собственное воображение.

Ленты сопротивления имеют преимущества Другое оборудование не имеет
Одним из ключевых преимуществ эспандеров перед тренажерами и свободными весами является то, что они обеспечивают постоянное сопротивление во всем диапазоне движений. Например, если вы работаете со свободными весами для выполнения сгибаний на бицепс, сопротивление создается силой тяжести, поэтому сопротивление больше во время подъема сгибания (когда вы работаете против силы тяжести), чем во время маха вниз (когда вы выполняете махи вниз). на самом деле ему помогает сила тяжести).С бинтами сопротивление остается постоянным, что заставляет вас задействовать больше групп мышц и помогает улучшить координацию и равновесие по мере наращивания силы. В Power Systems мы предлагаем широкий выбор эспандеров, от стартовых наборов до индивидуальных ручек, эспандеров и манжет, так что вы можете создавать свои собственные упражнения с эспандерами в нестандартных конфигурациях, которые вы создаете сами. У нас также есть плакаты с инструкциями по тренировкам с тубусом и инструкции, которые помогут вам начать работу.

Читать далее

Базовые обучающие петли | TensorFlow Core

В предыдущих руководствах вы узнали о тензорах, переменных, градиентной ленте и модулях.В этом руководстве вы соберете все это вместе для обучения моделей.

TensorFlow также включает tf.Keras API, высокоуровневый API нейронной сети, который предоставляет полезные абстракции для сокращения шаблонов. Однако в этом руководстве вы будете использовать базовые классы.

Настройка

  импортировать тензорный поток как tf
  

Решение задач машинного обучения

Решение задачи машинного обучения обычно состоит из следующих шагов:

  • Получить данные обучения.
  • Определите модель.
  • Определите функцию потерь.
  • Просмотрите данные обучения, вычисляя потери от идеального значения
  • Рассчитайте градиенты для этой потери и используйте оптимизатор для корректировки переменных в соответствии с данными.
  • Оцените свои результаты.

В целях иллюстрации в этом руководстве вы разработаете простую линейную модель $ f (x) = x * W + b $, которая имеет две переменные: $ W $ (веса) и $ b $ (смещение).

Это самая простая проблема машинного обучения: для заданных $ x $ и $ y $ попытайтесь найти наклон и смещение линии с помощью простой линейной регрессии.

Данные

Контролируемое обучение использует входов (обычно обозначается как x ) и выходов (обозначается y , часто называется метками ). Цель состоит в том, чтобы извлечь уроки из парных входов и выходов, чтобы вы могли предсказать значение выхода из входа.

Каждый вход ваших данных в TensorFlow почти всегда представлен тензором и часто вектором. При обучении с учителем результат (или значение, которое вы хотите спрогнозировать) также является тензором.

Вот некоторые данные, синтезированные путем добавления гауссовского (нормального) шума к точкам вдоль линии.

  # Фактическая строка
TRUE_W = 3,0
TRUE_B = 2,0

NUM_EXAMPLES = 1000

# Вектор случайных значений x
x = tf.random.normal (форма = [NUM_EXAMPLES])

# Произвести некоторый шум
шум = tf.random.normal (форма = [NUM_EXAMPLES])

# Рассчитать y
y = x * TRUE_W + TRUE_B + шум
  
  # Постройте все данные
импортировать matplotlib.pyplot как plt

plt.scatter (x, y, c = "b")
plt.show ()
  

Тензоры обычно собираются вместе в пакетов или групп входов и выходов, сложенных вместе.Пакетная обработка может дать некоторые преимущества при обучении и хорошо работает с ускорителями и векторизованными вычислениями. Учитывая, насколько мал этот набор данных, вы можете рассматривать весь набор данных как один пакет.

Определите модель

Используйте tf.Variable , чтобы представить все веса в модели. tf.Variable хранит значение и при необходимости предоставляет его в тензорной форме. Подробную информацию см. В руководстве по переменным.

Используйте tf.Module для инкапсуляции переменных и вычислений.Вы можете использовать любой объект Python, но таким образом его можно легко сохранить.

Здесь вы определяете как w , так и b как переменные.

  класс MyModel (tf.Module):
  def __init __ (self, ** kwargs):
    super () .__ init __ (** kwargs)
    # Инициализируем веса на `5.0` и смещение на` 0.0`
    # На практике их следует инициализировать случайным образом
    self.w = tf.Variable (5.0)
    self.b = tf.Variable (0.0)

  def __call __ (self, x):
    вернуть self.w * x + self.b

model = MyModel ()

# Вывести список переменных tf.встроенная агрегация переменных модулей.
print ("Переменные:", model.variables)

# Убедитесь, что модель работает
модель утверждения (3.0) .numpy () == 15.0
  
Переменные и двоеточие; (, )
 

Начальные переменные устанавливаются здесь фиксированным образом, но Keras поставляется с любым из ряда инициализаторов, которые вы можете использовать, с остальными Keras или без них.

Определите функцию потерь

Функция потерь измеряет, насколько хорошо выходные данные модели для заданных входных данных соответствуют целевым выходным данным. Цель состоит в том, чтобы минимизировать эту разницу во время тренировки. Определите стандартные потери L2, также известные как "среднеквадратическая" ошибка:

  # Это вычисляет единичное значение потерь для всей партии
убыток по дефолту (target_y, predicted_y):
  return tf.reduce_mean (tf.square (target_y - predicted_y))
  

Перед обучением модели вы можете визуализировать значение потерь, нанеся на график прогнозы модели красным цветом, а данные обучения - синим:

  плат.разброс (x, y, c = "b")
plt.scatter (x, модель (x), c = "r")
plt.show ()

print ("Текущие убытки:% 1.6f"% убытков (y, model (x)). numpy ())
  

Текущая потеря и двоеточие; 9,402307
 

Определите цикл обучения

Цикл обучения состоит из повторного выполнения трех заданий по порядку:

  • Отправка пакета входных данных через модель для генерации выходных данных
  • Расчет потерь путем сравнения выходных данных с выходными данными (или метками)
  • Использование градиентной ленты для поиска градиентов
  • Оптимизация переменных с помощью этих градиентов

В этом примере вы можете обучить модель с помощью градиентного спуска.

Существует множество вариантов схемы градиентного спуска, которые отражены в tf.keras.optimizers . Но в духе построения из первых принципов вы сами реализуете базовую математику с помощью tf.GradientTape для автоматического дифференцирования и tf.assign_sub для уменьшения значения (который объединяет tf.assign и tf.sub ):

  # Дана вызываемая модель, входы, выходы и скорость обучения...
def train (модель, x, y, скорость обучения):

  с tf.GradientTape () как t:
    # Обучаемые переменные автоматически отслеживаются GradientTape
    current_loss = убыток (y, модель (x))

  # Используйте GradientTape для вычисления градиентов относительно W и b
  dw, db = t.gradient (current_loss, [model.w, model.b])

  # Вычтите градиент, масштабированный по скорости обучения
  model.w.assign_sub (скорость_учения * dw)
  model.b.assign_sub (скорость_учения * db)
  

Для ознакомления с обучением вы можете отправить одну и ту же партию x и y через цикл обучения и посмотреть, как развиваются W и b .

  модель = MyModel ()

# Собираем историю значений W и b для построения графика позже
Ws, bs = [], []
эпохи = диапазон (10)

# Определить обучающий цикл
def training_loop (модель, x, y):

  для эпохи в эпохах:
    # Обновляем модель одной гигантской партией
    поезд (модель, x, y, скорость_обучения = 0,1)

    # Отслеживайте это, прежде чем я обновлю
    Ws.append (модель.w.numpy ())
    bs.append (модель.b.numpy ())
    current_loss = убыток (y, модель (x))

    print ("Эпоха% 2d: W =% 1.2f b =% 1.2f, потеря =% 2.5f"%
          (эпоха, Ws [-1], bs [-1], current_loss))
  
  print ("Начало: W =% 1.2f b =% 1.2f, убыток =% 2.5f "%
      (model.w, model.b, loss (y, model (x))))

# Пройдите обучение
training_loop (модель, x, y)

# Постройте это
plt.plot (эпохи, Ws, "r",
         эпохи, бс, "б")

plt.plot ([TRUE_W] * len (эпохи), "r--",
         [TRUE_B] * len (эпохи), «b--»)

plt.legend (["W", "b", "True W", "True b"])
plt.show ()
  
Запуск & двоеточие; W = 5,00 b = 0,00, убыток = 9,40231
Эпоха 0 и двоеточие; W = 4,58 b = 0,41, убыток = 6,29136
Эпоха 1 и двоеточие; W = 4,25 b = 0,74, убыток = 4,32347
Эпоха 2 и двоеточие; W = 3.98 б = 1,00, убыток = 3,07861
Эпоха 3 и двоеточие; W = 3,77 b = 1,21, потери = 2,29113
Эпоха 4 и двоеточие; W = 3,61 b = 1,38, убыток = 1,79297
Эпоха 5 и двоеточие; W = 3,47 b = 1,51, убыток = 1,47783
Эпоха 6 и двоеточие; W = 3,37 b = 1,62, убыток = 1,27846
Эпоха 7 и двоеточие; W = 3,29 b = 1,70, убыток = 1,15233
Эпоха 8 и двоеточие; W = 3,22 b = 1,77, убыток = 1,07254
Эпоха 9 и двоеточие; W = 3,17 b = 1,82, убыток = 1,02206
 

  # Визуализируйте, как работает обученная модель
plt.scatter (x, y, c = "b")
plt.scatter (x, модель (x), c = "r")
plt.показывать()

print ("Текущие убытки:% 1.6f"% убытков (модель (x), y) .numpy ())
  

Текущая потеря и двоеточие; 1.022059
 

То же решение, но с Keras

Полезно сравнить приведенный выше код с эквивалентом в Keras.

Определение модели выглядит точно так же, если вы подклассифицируете tf.keras.Model . Помните, что модели Keras наследуются в конечном итоге от module.

  класс MyModelKeras (tf.keras.Model):
  def __init __ (self, ** kwargs):
    супер().__init __ (** kwargs)
    # Инициализируем веса на `5.0` и смещение на` 0.0`
    # На практике их следует инициализировать случайным образом
    self.w = tf.Variable (5.0)
    self.b = tf.Variable (0.0)

  вызов def (self, x):
    вернуть self.w * x + self.b

keras_model = MyModelKeras ()

# Повторно использовать цикл обучения с моделью Keras
training_loop (keras_model, x, y)

# Вы также можете сохранить контрольную точку, используя встроенную поддержку Keras
keras_model.save_weights ("my_checkpoint")
  
Эпоха 0 и двоеточие; W = 4.58 b = 0,41, убыток = 6,29136
Эпоха 1 и двоеточие; W = 4,25 b = 0,74, убыток = 4,32347
Эпоха 2 и двоеточие; W = 3,98 b = 1,00, убыток = 3,07861
Эпоха 3 и двоеточие; W = 3,77 b = 1,21, потери = 2,29113
Эпоха 4 и двоеточие; W = 3,61 b = 1,38, убыток = 1,79297
Эпоха 5 и двоеточие; W = 3,47 b = 1,51, убыток = 1,47783
Эпоха 6 и двоеточие; W = 3,37 b = 1,62, убыток = 1,27846
Эпоха 7 и двоеточие; W = 3,29 b = 1,70, убыток = 1,15233
Эпоха 8 и двоеточие; W = 3,22 b = 1,77, убыток = 1,07254
Эпоха 9 и двоеточие; W = 3,17 b = 1,82, убыток = 1,02206
 

Вместо того, чтобы писать новые циклы обучения каждый раз, когда вы создаете модель, вы можете использовать встроенные функции Keras в качестве ярлыка.Это может быть полезно, если вы не хотите писать или отлаживать циклы обучения Python.

Если вы это сделаете, вам нужно будет использовать model.compile () для установки параметров и model.fit () для обучения. Может потребоваться меньше кода для использования реализаций Keras потери L2 и градиентного спуска, опять же в качестве ярлыка. Потери и оптимизаторы Keras также могут использоваться вне этих вспомогательных функций, и в предыдущем примере они могли бы использоваться.

  keras_model = MyModelKeras ()

# compile устанавливает параметры обучения
keras_model.компилировать (
    # По умолчанию fit () использует tf.function (). Ты можешь
    # выключите это для отладки, но сейчас оно включено.
    run_eagerly = Ложь,

    # Использование встроенного оптимизатора, настройка как объект
    optimizer = tf.keras.optimizers.SGD (скорость обучения = 0.1),

    # Keras имеет встроенную ошибку MSE
    # Однако вы можете использовать функцию потерь
    # определено выше
    loss = tf.keras.losses.mean_squared_error,
)
  

Keras fit ожидает пакетные данные или полный набор данных в виде массива NumPy.Массивы NumPy разделены на пакеты и по умолчанию имеют размер пакета 32.

В этом случае, чтобы соответствовать поведению рукописного цикла, вы должны передать x как один пакет размером 1000.

  печать (x.shape [0])
keras_model.fit (x, y, эпохи = 10, размер партии = 1000)
  
1000
Эпоха 1/10
1/1 [==============================] - 0 с 204 мс / шаг - потеря и двоеточие; 9,4023
Эпоха 2/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 6.2914
Эпоха 3/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 4,3235
Эпоха 4/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 3,0786
Эпоха 5/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 2,2911
Эпоха 6/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,7930
Эпоха 7/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,4778
Эпоха 8/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1.2785
Эпоха 9/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,1523
Эпоха 10/10
1/1 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1.0725

 

Обратите внимание, что Керас распечатывает потерю после тренировки, а не до нее, поэтому первая потеря кажется ниже, но в остальном это показывает, по сути, ту же эффективность обучения.

Следующие шаги

В этом руководстве вы увидели, как использовать основные классы тензоров, переменных, модулей и градиентной ленты для построения и обучения модели, а также как эти идеи отображаются в Keras.

Однако это чрезвычайно простая проблема. Для более практического введения см. Пошаговое руководство по индивидуальному обучению.

Подробнее об использовании встроенных обучающих циклов Keras см. В этом руководстве. Подробнее о тренировочных циклах и Keras см. В этом руководстве. Для написания настраиваемых распределенных циклов обучения см. Это руководство.

Эспандеры, петли и тренировочные пояса

Если вы ищете эффективную и доступную тренировку, которую можно проводить где угодно - дома, в офисе и т. Д. - наши петли сопротивления и тренировочные пояса - именно то, что вам нужно.

Этот стиль тренировок - самый простой способ начать тренироваться, если у вас нет никакого оборудования под рукой, и он более рентабелен, чем что-либо другое.

Вместо того, чтобы платить за абонемент в тренажерный зал месяц за месяцем в течение следующих 20 лет, вы можете вложить средства в собственное домашнее сооружение за небольшую часть цены и получить все преимущества, которые дает занятия дома.

Что такое петлевые полосы сопротивления?

Наши петлевые эспандеры, без сомнения, лучший способ достичь физической формы всего тела и воздействовать на каждую группу мышц вашего тела.

Они получили свое название от внешнего вида. Проще говоря, это петли, которые можно использовать не только в качестве силовой тренировки или упражнения, но и для реабилитации. Они бывают разных уровней сопротивления, обычно обозначаемых как легкие, умеренные, тяжелые и / или сопровождаемые рейтингом веса.

Вы можете растягиваться с этими повязками и использовать их для разминки, а затем завершить тренировку всего тела без каких-либо дополнительных весов или тренажеров. Нет ничего более универсального, доступного и эффективного, поэтому это один из самых полезных инструментов в чьем-либо арсенале, когда дело касается тренировок!

Работают ли ленты петли сопротивления?

Неважно, только ли вы начинаете свой путь в фитнесе или занимаетесь спортом в спортзале, вполне понятно, что скептицизм по поводу того, что ленты с петлями сопротивления работают.

Они такие простые, и многих опытных лифтеров отпугивает, потому что их «недостаточно». Но выслушайте нас - они на вес золота, независимо от того, насколько вы сильны и подготовлены!

Причина, по которой они являются основным продуктом в любом фитнес-центре, в который вы ступали во время своих путешествий, - это потому, что они выполняют свою работу. Вот лишь несколько причин, по которым вам нужно инвестировать в набор.

Преимущества тренировок с ремнями сопротивления

Мы уже вкратце коснулись этого, но самое большое преимущество тренировок с поясами сопротивления - это их универсальность.

С их помощью вы можете выполнять упражнения, воздействуя на каждую мышцу вашего тела. Поэтому, если вы сравните их стоимость со стоимостью специального оборудования, которое в противном случае вам потребовалось бы для тренировки всего тела, вы поймете, насколько это легкое вложение!

Одновременно с этим вы можете развить силу и мобильность. Кроме того, они улучшают контроль и стабильность движения. Поскольку плоскость, в которой вы работаете, «свободна» (в отличие от жесткости машин), вы вынуждены делать упор на контроль при выполнении движений.

Если универсальность является самым большим преимуществом из них, доступность и практичность находятся на втором и третьем месте! Они невероятно дешевы, поэтому вы можете взять весь набор практически по цене одной пары гантелей. Кроме того, их можно легко хранить, когда они не используются, и брать с собой в отпуск или командировки, чтобы вы были активны в дороге.

Как использовать пояс для тренировки сопротивления?

Использовать пояса для силовых тренировок очень просто, но рекомендации будут зависеть от того, какой тип вы используете и как вы их используете.

Существуют определенные петлевые эспандеры, которые в основном используются для нацеливания на бедра и ягодицы. Они будут обхватывать ваши лодыжки или колени, и вы можете выполнять такие движения, как прогулки с монстрами и боковые прогулки, среди прочего.

Некоторые из этих ремней сопротивления длиннее и отлично подходят в первую очередь для растяжки. Однако есть длинные пояса с сопротивлением, которые можно использовать и для силовых тренировок!

Кроме того, существуют типы, которые предназначены для крепления к дверному анкеру с резистивной лентой, о которых мы говорим, когда говорим о «домашних спортзалах» или «фитнесе для всего тела».На них есть зажимы, и вы можете выполнять такие движения, как тяги, жимы от груди, махи от груди и т. Д.

Использование навесного оборудования для повышения квалификации

Эти ленты хороши сами по себе, но чтобы получить от них максимальную отдачу, вам следует вложить деньги в некоторые планки сопротивления, ручки и ремни. Тем, кто интересуется тренировкой шеи, стоит также взять с собой одну из наших головных ремней.

Наши ремни сопротивления имеют две точки крепления: одну для крепления к двери, а другую - для навесного оборудования.Это то, что действительно раскрывает безграничный потенциал, которым стали известны эти группы!

Сочетание силовых поясов с силовыми тренировками

Многие люди используют их как единственное тренировочное оборудование, и не зря - с ними можно многое сделать!

Но понимаете ли вы, что можете использовать их даже со своим существующим оборудованием для силовых тренировок? Вы можете добавить в свой протокол ленты с петлями сопротивления, чтобы перегрузить определенные аспекты любого движения, которое вы тренируете.

Например, вы тренируете становую тягу. Вы можете работать над локаутом, обернув ленты вокруг штанги, а затем наступив на них и сделав тяги.

И наоборот, вы можете тренировать силу вне пола, обвив ленту вокруг стойки для приседаний, а затем вокруг штанги. Когда вы выполняете становую тягу, нагрузка становится легче, поскольку штанга отрывается от пола.

Мы только хотели поднять это, чтобы показать, что любой может извлечь выгоду из их использования в своих тренировках - нет никаких сомнений в том, что лучшие тренеры и спортсмены по силовым тренировкам полагаются на них, так почему бы и вам не сделать этого?

Где купить лучшие петли и ремни сопротивления

Есть только одно место, которое стоит поискать, если вы готовы взять свое оборудование для силовых тренировок - прямо здесь, в Iron Neck.

Мы создали оригинальный тренажер для укрепления шеи, но мы хотим помочь отдельным людям и профессионалам оптимизировать свои тренировки или тренировки с помощью как можно большего количества различных методов. Вот почему мы предлагаем лучшие ленты для петель сопротивления и тренировочные ремни в Интернете по самым выгодным ценам, которые вы когда-либо найдете. Делайте покупки сейчас и будьте готовы изменить свою жизнь с помощью физической подготовки!

петель сопротивления: взорвите ядро ​​с помощью этой тренировки

Тренировки дома никогда не были так важны - и это никогда не было так просто! Сэм Стауффер, директор по обучению Spartan, проведет вас через наш инвентарь и объяснит, как эффективно и результативно использовать каждый элемент тренировки дома.Сегодняшний элемент оборудования: петли сопротивления. Чтобы просмотреть нашу коллекцию в магазине Spartan, щелкните здесь и обязательно ознакомьтесь с нашей полной базой данных о тренировках.

Петля сопротивления - ваш помощник по обучению

Цикл сопротивления следует переименовать в «Тренировочный помощник». Цикл сопротивления можно использовать для добавления дополнительного сопротивления практически к любому упражнению или в качестве вспомогательного средства для стимулирования правильной активации мышц.

Связанные: 5 упражнений с эспандером, чтобы вывести вас на вершину

Например, проблема для большинства людей при приседании - прогибание колен.Обычно это результат слабых ягодиц и слабых отводящих мышц (среди прочего). Помещая петлю сопротивления вокруг колен во время приседа, вы заставляете активировать ягодичные мышцы и отводящие мышцы, постепенно улучшая вашу технику приседаний. Это лишь одна из многих причин, по которым я называю его «Тренировочный помощник».

Почему петли сопротивления так важны

Переход от тренировки с собственным весом к тренировке со штангой или гантелями может быть шоком. Тем не менее, вам не нужно сразу переходить к более традиционным силовым методам.Бандажная тренировка - в частности, тренировка петли сопротивления - это отличная, безопасная и золотая середина.

SPARTAN by Power Systems Resistance Loop

Энергетические системы

Магазин

Тренировка: сердечник контура сопротивления

Для этой тренировки мы собираемся взорвать ядро ​​с помощью пяти простых для освоения движений. Ваша цель - выполнить все пять упражнений подряд за три раунда.Если вы только начинаете, не волнуйтесь! Верните время упражнения к 15 секундам и посмотрите, как вы себя чувствуете в первом круге. Вы можете соответственно отрегулировать для второго и третьего раундов.

Связано: используйте браслет для тренировок с отягощениями для более безопасных подходов и большего набора

Теперь, если вы профессионал, вы можете оживить вещи несколькими способами. Вы можете сделать больше трех раундов или увеличить время под напряжением до 60 секунд на упражнение.Если этого недостаточно, сделайте и то, и другое и посмотрите, каково это!

Сделайте всего 3 раунда с 60 секундами отдыха между раундами.

Подъемники для планки с полосами - 30 секунд

Регрессия: опускание до локтей

Привод колена с полосой - 30 секунд

Регрессия: опускание до локтей

Тяга планки с полосами - 15 секунд с каждой стороны

Регрессия: падение на колени

Полосчатые отжимания - 30 секунд

Регрессия: падение на колени

Ленточные метчики для досок - 30 секунд

Регрессия: падение на колени

Отдых - 60 секунд

Улучшите свою физическую форму и здоровье СЕЙЧАС.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *