Как вяжется лицевая петля: Вязание спицами. Скрещенные петли. Что такое скрещенные петли и как их вязать.

Содержание

Вязание спицами. Скрещенные петли. Что такое скрещенные петли и как их вязать.

На теме «Скрещенные петли» мы остановимся подробно. Понимание того, что такое скрещенные петли, много значит для аккуратного и грамотного вязания. Однако тема эта освещена в многочисленных книгах по вязанию и в Интернете недостаточно полно. Как правило, рассказывают о способах, как получить скрещенную петлю. Но скрещенная петля — это не способ вывязывания петли, а ее строение. Итак, посмотрим как выглядит скрещенная петля на рисунке:


Слева — прямая петля, справа — скрещенные петли.


Как правило, скажем так — по умолчанию, стенки у петель располагаются параллельно. Такие петли мы будем называть прямыми петлями. Но иногда, для получения определенных узоров или выполнения каких-либо узлов вязаного изделия требуются скрещенные петли. У таких петель стенки перекрещены вправо или влево.


Как получаются скрещенные петли? В процессе вывязывания петли следующего ряда стенки петли остаются параллельными либо поворачиваются и перекрещиваются.


Правило: Чтобы скрестить неперевернутую (правую ) петлю, нужно провязать ее за заднюю стенку. Чтобы скрестить перевернутую (левую) петлю, нужно провязать ее за переднюю стенку.


В описаниях вы можете встретить термины: «скрещенная лицевая петля» и «скрещенная изнаночная петля». Так как в инструкциях авторы, как правило подразумевают, что вы вяжете классическим способом, эти термины означают — провязать петлю за заднюю стенку лицевой или изнаночной.


Скрещенная лицевая петля


Лицевая петля, связанная за заднюю стенку —  это лицевая петля, связанная бабушкиным способом. В процессе вязания петли за заднюю стенку классическая петля поворачивается и скрещивается.



Скрещенная изнаночная петля


Для того, чтобы провязать скрещенную изнаночную петлю, ее нужно подхватить за заднюю стенку и провязать классическим или бабушкиным способом.



Подхватываем петлю за заднюю стенку



Если вам сложно связать изнаночную петлю за заднюю стенку в один прием, то можно сделать это поэтапно. Заднюю стенку петли подхватываем правой спицей справа налево, так же, как написано выше, снимаем с левой спицы, поворачиваем и возвращаем на левую спицу (петля при этом получается скрещенной). После этого провязываем изнаночную петлю, как обычно.


Почему же мы так подробно остановились на скрещенных петлях?


Описания и схемы узоров рассчитаны на то, что вы вяжете классическими петлями. Если вы будете путать тот и другой способ, не исключено, что часть петель, там где не нужно, получится скрещенными, и узор будет выглядеть не красиво. Так что всегда вяжите классическими петлями, если в описании специально не указано иное. Вспомним образец, что был на предыдущем уроке.



Ломаная линия из скрещенных петель получилась потому, что мы перешли к вязанию «бабушкиными» петлями в лицевом ряду и когда вязали петли за заднюю стенку скрестили их.


Кроме того, при вязании по кругу лицевой гладью бабушкиными петлями, полотно получается перекошенным за счет того, что петли в процессе вязания постоянно скрещиваются в одну сторону. Тот же эффект может получится и при вязании другими узорами.



Носок, связанный скрещенными петлями, получился перекошенным


Вместе с тем, бывают случаи, когда использование скрещенных петель вполне оправдано. Вязанье из них бывает более плотным и меньше растягивается, чем из классических петель. Это свойство можно использовать при вязании планок платочной вязкой.


Обязательно разберитесь с этой темой. Научитесь различать классические и скрещенные петли. Поэкспериментируйте. Свяжите образец платочной вязкой только «бабушкиными» лицевыми петлями. Присмотритесь — петли получились скрещенными. Сравните образец с тем, что вязали классическими петлями ранее. На фотографии: вверху образец связан классическими петлями, внизу — скрещенными.



Советы:


  • вяжите петли классическим способом, если в описании не указано иное или если вы сами не хотите добиться определенного эффекта; 
  • если вы все же предпочитаете бабушкин способ вязания петель, будьте внимательны и не допускайте появление скрещенных петель так, где это не требуется.  
  • не вяжите бабушкиными петлями лицевую гладь по-кругу: в этом случае у вас петли будут постоянно скрещиваться в одну сторону, а вязание перекручиваться;
  • используйте скрещенные петли там, где они улучшают качество работы.
Следующий урок: Прибавление петель. Накиды.

Как вязать лицевые петли спицами?

Вязание начинается с основ. Безусловно, в голове у творческой рукодельницы множество идей, которые хочется как можно быстрее воплотить в реальность. Но если мастерства не хватает, быстро приходит разочарование. Как быть, если в тупик могут загнать, например, такие вопросы: как вязать лицевую петлю с наклоном влево или что такое платочная вязка? Тогда хочется бросить это сложное занятие и больше не брать в руки спиц. Именно поэтому начинать нужно с самого начала, с основ. Освоив простые вещи, можно приступать к вязанию целых изделий, не боясь ошибиться.

Вязание спицами основано на лицевых и изнаночных петлях, чередование которых создает прекрасные полотна. Вот с них и начнем и узнаем, как вязать лицевые и изнаночные петли.

С чего начать?

Любое вязаное изделие спицами начинается с набора петель. Это отдельная тема, так как способов набора существует великое множество для разного типа вязания: для резинки, для лицевой глади, для изнаночной, для плотного края или, наоборот, для рыхлого и эластичного. Если вы читаете о вязании лицевых и изнаночных петель, значит, с набором вы уже знакомы.

Прежде чем понять, как вязать лицевые петли, поговорим немного о плотности вязания. Для начала нужно правильно выбрать инструменты. Размер спиц влияет на многое. Бывает, что из-за неправильно выбранных спиц петельки не «ложатся» в полотно, рисунок выглядит или слишком стянутым, или рыхлым и бесформенным. Многое зависит от того, как плотно мастер вяжет. У каждого свой индивидуальный стиль: кто-то любит плотное полотно и вяжет достаточно туго, а кому-то комфортнее вязать более свободно. При выборе спиц эту индивидуальную особенность тоже надо учитывать. Если мастерица вяжет плотно, а еще и спицы будут на размер меньше рекомендуемых к выбранной пряже, то изделие получится стянутым, жестким и неприятным в носке. А если рукодельница работает свободно, при вязании еще более толстыми спицами изделие совсем не будет держать форму, а после стирки и вовсе растянется.

Базовые петли

Для того чтобы научиться, недостаточно знать, как вязать лицевые петли. Помимо просто лицевых и изнаночных петелек существует еще несколько видов, названия которых необходимо узнать. Все они производные от базовых.

  • Кромочные. Это те петли, которые начинают и заканчивают полотно прямоугольной формы. Благодаря им изделие не вытягивается по бокам. В начале каждого ряда кромочная петля снимается непровязанной, а в конце всегда вяжется изнаночной.
  • Скрещенные. Такие петельки часто встречаются в азиатских схемах. Изделие, связанное скрещенными лицевыми петлями, выглядит оригинально, а структура получается плотной и упругой.
  • Убавочные. Это те петельки, которые получаются в результате провязывания двух или трех петель вместе, чтобы сделать полотно более узким. Это пригодится при вывязывании рукава реглана, свитеров, платьев и прочих изделий.
  • Прибавочные. Это могут быть накиды, которые участвуют в ажурных узорах, или петельки, которые нужны для прибавления ширины полотна. Их вывязывают несколькими способами, например, из протяжки предыдущего ряда или путем вывязывания двух петель из одной.
  • Вытянутые. Это разновидность снятых петель. Их используют для вязания оригинальных и теплых изделий.
  • Английские. Эти петельки связаны особым английским методом, когда спица вводится не в петлю, расположенную на спице, а в ее середину. Изделие, выполненное таким способом, получается очень воздушным, а полотно — рельефным.

Лицевая петля

Как вязать лицевые петли? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно знать, как петельки устроены. У них всех есть передняя и задняя стенка. Передняя – это та, что расположена перед спицей, задняя – позади. Внизу между ними находится протяжка.

Лицевая петля вяжется относительно того, какой стенкой к нам находится предыдущая. Чтобы выполнить вязание за переднюю стенку, вводим спицу слева направо, вытягиваем нить и спускаем петельку со спицы.

Для вязания за заднюю стенку вводим спицу справа налево и таким же образом вытягиваем рабочую нить.

Лицевая скрещенная

Как правильно вязать лицевую петлю скрещенную? Как было описано ранее, такой способ очень любят азиатские мастерицы, в схемах японских и китайских журналов по рукоделию они часто встречаются. В чем суть скрещенной петельки? Ее основание перекрещивается, словно ее развернули в другую сторону.

Для того чтобы связать скрещенную петлю, введите спицу за заднюю стенку справа налево. Если следующий ряд будет провязан скрещенной изнаночной, то в последующем лицевом ряду спицу нужно будет вводить за переднюю стенку слева направо.

Изнаночная петля

Изнаночные петли в лицевой глади составляют все четные ряды. Рабочую нитку держим перед рабочим полотном. Спицу вводим справа налево, захватываем пряжу и вытягиваем ее в сторону «от себя».

Скрещенными бывают и изнаночные петельки. Для того чтобы их связать, нужно также разместить пряжу перед рабочим полотном, а спицу нужно ввести слева направо, захватить нить движением «сверху вниз» и вытянуть ее.

Две лицевых с наклоном

Как вязать лицевую петлю с наклоном влево? И для чего это может быть нужно? В некоторых изделиях нужно убавлять петли таким образом, чтобы образовалась красивая аккуратная косичка с наклоном в ту или иную сторону. Также это нужно для многих ажурных орнаментов. В них накиды чередуются с двумя провязанными вместе петлями.

Наклон может быть в правую сторону или в левую. Наклон в левую сторону еще называют протяжкой. В некоторых схемах она так и обозначается. Как вязать лицевую петлю протяжкой?

Для этого нужно снять первую петельку на правую спицу непровязанной, вторую свяжем лицевой, а теперь при помощи левой спицы наденьте снятую петлю на провязанную. Есть еще один способ: первую петлю переверните, чтобы задняя стенка стала передней, а теперь провяжите обе петельки за заднюю стенку.

А если наклон должен быть в правую сторону, то нужно ввести спицу слева направо сначала во вторую, затем в первую петлю и провязать их вместе за переднюю стенку.

Теперь, когда вы знаете, как вязать лицевые петли вместе, можете смело браться за выполнение несложных ажурных узоров.

Три петли вместе

Нередко в схемах встречается такое обозначение, как «провязать три лицевых вместе». Чаще всего, чтобы полотно выглядело красивым, три лицевых нужно провязать так, чтобы средняя из них оказалась сверху. Каким же образом 3 лицевых петли вязать? 3 петельки лягут красиво, если сначала поменять первую и вторую местами (для этого снимем их на правую спицу, вводя ее сначала во вторую, затем в первую петлю, и в таком перекрученном положении вернем обратно на левую спицу). А теперь провяжем все три петли лицевой за заднюю стенку.

Теперь, когда вы знаете, как правильно вязать лицевые и изнаночные петли, можно приступать к работе над несложными, но интересными изделиями.

Как вязать лицевые петли спицами?

Классические лицевые петли всегда вяжутся за переднюю стенку. Хотя для создания какого-либо рисунка иногда лицевую петлю рекомендуют провязывать за заднюю стенку. Делается это для того, что бы петля в данном рисунке была скрещена.

При вязании изнаночных петель «бабушкиным» способом поворотными рядами лицевая петля встает в следующем ряду задней стенкой. Что бы она не была скрещенной ее нужно провязывать именно так, как она «смотрит», то есть за заднюю стенку.

Сегодня вы научитесь вязать лицевые петли за переднюю стенку. Для этого у вас должны быть набраны петли на две спицы. Как правильно набирать петли, можно узнать из предыдущего нашего урока. В этом видео-уроке детально показано, как вязать лицевые петли спицами.

Техника вязания лицевых петель за переднюю стенку

Для того что бы начать провязывать лицевые петли, нужно спицу с набранными петлями взять в левую руку, а в правой руке оставить пустую рабочую спицу. Снять на рабочую правую спицу первую петлю. Нить, которая ведет нас к клубку, разместить на указательном пальце левой руки.

Видим, что у петли есть задняя стенка (долька) и передняя стенка (долька). Передняя стенка петли, это основание и та часть пряжи, которая «смотрит» на нас и находится на передней части спицы.

Задняя стенка петли, это та часть основания и пряжи, которые находятся на задней части спицы и «смотрят» в противоположную от нас сторону.

Для провязывания лицевой петли рабочую спицу всегда держим над второй спицей, которая находится в левой руке.

Кладем кончик рабочей спицы между крайней и следующей петлей. Слева направо заводим спицу в петлю и оттягиваем ее за переднюю стенку. Подхватываем нить с указательного пальца левой руки. Получается, что из этой петли мы вытаскиваем новую петлю. Старую петлю сбрасываем. Следующая петля вяжется аналогично. Последняя петля всегда провязывается изнаночной «бабушкиной», то есть «первым» способом.

Как вязать на спицах лицевыми петлями? Фото мастер-класс.

Лицевая петля – основа вязания спицами. Вы обязательно видели эти «сердечки», как я их называю, не только на вещах, связанных вручную, но и фабричной вязки. Сегодня мы научимся выполнять этот элемент – «классическую лицевую петлю», и вы увидите, что это очень просто! Приступим!

 

 

 

 

Нам понадобятся набранные петли из предыдущего урока и спица, которую мы вынули. Поворачиваем вязание, так чтобы рабочая нить была справа. Напомню, что, если вы набирали петли классическим (скрестным) способом, то перед вами сейчас, как и на фото — изнаночная сторона набора, и, если не указано иное, начинать вязание нужно с изнаночных петель. Но так как мы пока учимся, начнем с основного — лицевых петель.

 

 

Обратите внимание на расположение пальцев – в левой руке мы держим спицу с вязанием, большой палец лежит на петлях, немного их придерживая, и, если понадобится, подталкивает петлю, когда мы будем ее снимать. Указательный палец держит рабочую нить, достаточно туго ее натягивая. От степени натяжения рабочей нити зависит размер готовых петель. ВНИМАНИЕ: не перепутайте рабочую нить  с коротким обрезком! Средний палец придерживает петли на спице с задней стороны. В правой руке мы держим спицу без петель, и будем накидывать их на нее в процессе вязания. Держим спицу большим и указательным пальцами. Направляем ее в первую (некоторые сайты или журналы также называют ее кромочной) петлю.

Вставляем правую спицу в первую петлю так, чтобы она оказалась сзади левой.

 

 

 

 

 

 

 

Первую петлю мы снимаем, не провязывая (Первая и последние петли в вязании называется кромочными, и обычно они провязываются или снимаются отлично от остальных петель полотна. Позднее мы разберем эту тему поробнее.)

 

 

 

 

 

Теперь нам нужно расположить правую спицу между второй и третьей петлей, то есть перед передней стенкой второй петли.

 

 

 

 

 

 

Вставляем спицу в петлю, ведя спицу по направлению вправо.

 

 

 

 

 

 

 

Зацепляем рабочую нить, обведя ее против часовой стрелки.

 

 

 

 

 

 

 

Тянем нить в петлю.

 

 

 

 

 

 

 

Выводим нить из петли.

 

 

 

 

 

 

 

Снимаем петельку с левой спицы. Готово! Мы связали первую нашу лицевую петельку! На правой спице у нас две петли. Продолжаем.

 

 

 

 

 

 

Направляем спицу в следующую петельку, также вставив спицу по направлению слева направо.

 

 

 

 

 

 

 

Подцепляем рабочую нить.

 

 

 

 

 

 

 

Снимаем петлю с левой спицы.

 

 

 

 

 

 

 

Довязываем таким образом до конца ряда. В конце ряда все лицевые петли оказываются на правой, ее еще называют рабочей, спице. Получаются вот такие вот симпатичные сердечки! Красота!

Если повернете вязание на другую сторону, то увидите такие вот стежки – это изнаночные петли. Ведь в полотне всегда – сзади лица – изнанка, сзади изнанки – лицо. Об изнаночных петлях вы узнаете в следующем мастер классе!

Если что-то было не понятно, есть замечания или пожелания, пишите комментарии!

Остались непонятные моменты? Смотрите видео!

на Ваш сайт.

Урок 2. Лицевые и изнаночные петли классическим способом. Закрытие петель последнего ряда.

Лицевые и изнаночные петли – это основа вязания спицами. Есть множество способов провязывания лицевых и изнаночных. Но основных два: классический и “бабушкин”.

Важно! Нет классических, бабушкиных, французских, английских и т. д. лицевых и изнаночных. Лицевые – это лицевые, изнаночные – это изнаночные. Есть только разные способы провязывания этих петель.

Сегодня займёмся освоением классического способа.

1. Если для вязания узора требуется, например, 15 петель, то на спицы набираем 17 петель, потому что первая и последняя петли в полотне – кромочные (отмечены фиолетовым цветом). В счёт петель самого узора они не входят. Поэтому в словесных описаниях обычно указывают: “наберите такое-то число петель плюс две кромочные”.
После того как наборный ряд связан, поворачиваем спицу на другую сторону по часовой стрелке. Этого направления следует придерживаться в переходе с ряда на ряд постоянно:

2. В итоге хвостик и рабочая нить от клубка должны оказаться возле правой руки:

3. Первой петлёй в ряду считается петля, идущая за первой кромочной. Последней петлёй в ряду считается петля, идущая перед последней кромочной. Кромочные на фото отмечены фиолетовым, первая и последняя петли –розовым:

4. Перекидываем рабочую нить (ту, что тянется из клубка) через указательный палец левой руки и размещаем её между ладонью и остальными пальцами руки:

5. В правую руку берём вторую спицу. Первую кромочную не провязываем, а переснимаем её с левой спицы на правую, введя правую спицу в петлю на левой движением справа налево. Так переснимаем первую кромочную во всех рядах: лицевых и изнаночных. Сразу отмечу, что это лишь один из способов оформления кромочных, о других – в следующих уроках :

Кромочную сняли. Она теперь на правой спице:

6. Первый ряд будем вязать лицевыми петлями. Для вязания лицевой петли вводим правую спицу в петлю на левой спице движением слева направо. Движением спицы сверху вниз подхватываем рабочую нитку:

И втягиваем её движением на себя в петлю на левой спице (розовый цвет). Петлю с левой спицы (фиолетовый) сбрасываем с левой спицы:

Лицевая петля провязана:

7. Ряд вяжем до конца. Последнюю кромочную провязываем лицевой петлёй. Во всех остальных рядах (лицевых и изнаночных) последнюю кромочную — лицевой.

Поворачиваем вязание на обратную сторону для  второго ряда, который мы будем выполнять изнаночными петлями.

Изнаночные петли.

1. Вводим правую спицу в петлю на левой спице движением справа налево и кладём правую спицу на рабочую нить как показано стрелочкой:

2. Правую спицу вместе с рабочей ниткой втягиваем в петлю на левой спице как показано стрелкой фиолетового цвета, при этом указательный палец с рабочей ниткой для удобства направляем на себя:

3. Петлю с левой спицы сбрасываем:

Изнаночная петля провязана:

Так выглядит сторона полотна с изнаночными петлями:

Если мы на лицевой стороне полотна будем вязать только лицевые петли, на изнаночной – только изнаночные, то такой узор будет называться лицевая гладь. Когда мы вяжем лицевую петлю, на другой стороне полотна она смотрится как изнаночная, когда мы вяжем изнаночную петлю, то на другой стороне она смотрится как лицевая, поэтому при лицевой глади и получается, что по лицу полотна все петли лицевые, а по изнанке – изнаночные.
При круговом вязании, например, когда вяжем носки и варежки, мы полотно после каждого ряда не поворачиваем, а вяжем всё время вкруговую только по лицевой стороне полотна лицевыми петлями. Поэтому такой узор в этом случае называют чулочная гладь.

Закрытие петель последнего ряда при вязании спицами.

Когда мы связали последний ряд, нужно закрыть петли со спицы:

Есть несколько способ закрытия петель последнего ряда. Сегодня мы изучим самый основной.

Кромочную снимаем с левой спицы на правую. Следующую петлю провязываем по рисунку и перекидываем кромочную через провязанную петлю. Следующую петлю снова провязываем по рисунку. Что значит по рисунку? Это значит, что если перед нами петля на спице лицевая, то провязываем её лицевой, если изнаночная – изнаночной. Мы сейчас закрываем петли в лицевом ряду, поэтому по рисунку  — лицевые петли:

Итак, провязываем петлю лицевой. Провязали. На правой спице две петли. Теперь левую спицу вводим в первую из двух петель на правой спице и перекидываем её через вторую петлю на правой спице. Так закрываем все петли. Только старайтесь не стягивать петли, а протягивать их свободно:

Закрытый ряд будет в виде косички:

 

Лицевые и изнаночные петли классическим способом видеоурок:

 

 

Популярные статьи:

Секреты кромочных петель — Сделай сам

Я хочу поделиться информацией, как вяжутся кромочные петли.

В зависимости от типа вязания и вида шва при сборке изделия.

Кроме специальных трикотажных швов изделие может быть связано на машинке,

в этом случае, если сшиваете швом «строчка»,

то при вывязывании изделия после первой кромочной и перед последней

провязать по одной изнаночной петле -будет легче сшивать.

«Ровный край»

такое оформление края практически подходит для всех узоров,

особенно для жаккарда и патентных узоров.

в начале каждого ряда кромочную снять, не провязывая,

как при лицевом вязании (нить за петлей), последнюю вязать

изнаночной, лучше «бабушкиной».

на одну кромочную приходится два ряда вязаного полотна,

легко подсчитать количестворядов, это очень удобно.

«Узелки»

Край более плотный и прочный, подойдёт при вывязывании

вертикальных петель для пуговиц, для отделочных планок.

Такой край выполняется так же как и ровный,

только в каждом ряду последнюю петлю вязать не  изнаночной,

а  классической лицевой, за переднюю стенку.

на каждую кромочную приходится один ряд вязаного полотна.

«Зубчатый край»

менее растягивается

в лицевом ряду — первая петля снимается как при лицевом вязании

(нить за спицей), последняя вяжется лицевой.

в изнаночном ряду — первая снимается как в изнаночном вязании

(нить перед петлей), последняя петля вяжется изнаночной.

 

«Плоский край»

на лицевой стороне — первая и последняя петли вяжутся

лицевой «бабушкиной» за заднюю стенку

на изнанке — первую и последнюю петли снимаем, не провязывая,

как при изнаночном вязании нить перед петлей)

 

«Двойная кромочная»

можно использоватьна планках застёжки,

особенно эффектно выглядит на платочной вязке.

кромочная состоит из двух петель.

в начале каждого ряда — кромочную снять как лицевую,

а соседнюю петлю провязать лицевой за переднюю стенку.

в конце каждого следующего ряда (с этого же края)

предпоследнюю петлю снять, не провязывая (нить перед петлей),

а последнюю кромочную  провязать изнаночной.

 

«Фигурный край»

на лицевой стороне — первую петлю снимаем, не провязывая,

как при лицевом вязании, вторую петлю провязываем изнаночной,

предпоследнюю петлю в  конце ряда провязываем изнаночной,

последнюю снимаем как при лицевосм вязании (нить за петлей).

на изнанке — две первые и две последние петли

провязываем изнаночными.

чтобы боковые края полотна не были растянутыми, нужно,

снимая кромочную, очень туго её затянуть на спице, следующую петлю тоже вязать туго.

Источник

Как вязать перед скрещенной петлей. Особенности и секреты

Один из самых быстрых и необычных способов украшения ткани при вязании — это перекрестное вязание лицевых петель. С помощью модифицированных лицевых петель можно сформировать любой узор на однотонном полотне. Если вязать в петлю через одну петлю, то получится ткань с объемным тиснением, в которой тепло и комфортно ходить даже в сильный мороз. По этой выкройке чаще всего вяжут свитера, шапки, штаны детям и взрослым. Вязание получается пышным и одновременно плотным, что позволяет изделию надолго сохранять тепло возле тела.

Также можно вязать только перекрещенными петлями такие вещи, как пальто, теплые юбки, брюки. Вязание будет плотным, жестким, но очень теплым.

Часто петля перечеркнута случайно. Например, при круговом вязании. Чтобы провести изнаночную в переднюю прямую петлю, нужно провести петлю через заднюю стенку (правая половина), но перечеркнуть, если у вас есть спица для передней стенки (левая половина).

Лицевая сторона скрещенной петли нужна также, когда нужно сделать больше петель в вязании.Если вяжем в обычную прямую переднюю петлю, то делайте припуск, чтобы получилась дырочка, которая смотрится не всегда красиво и эстетично. Так мастера знают этот секрет и добавляют петлю скрещенными. Тогда дырок не будет — закроет перекрещивающиеся нити, готовое изделие будет выглядеть гладким и аккуратным.

Как вязать скрещенные петли: краткая обучающая программа

Лицевая сторона скрещенной петли — это обычная лицевая петля, которая вяжется за другую стенку. Принципиального отличия от обычных лицевых петель нет, но вид у скрещенных лицевых петель интересен.

Рекомендуем

Значки рейтинга в серебре. Оценка старинных икон фото

Старые православные иконы вызывают большой интерес у коллекционеров во всем мире. Это не только объект эстетического и духовного наслаждения. Старые иконы — беспроигрышное вложение. Как особый вид антиквариата, они высоко ценятся на рынке, и …

Связанные крючком купальники крючком

Так что вы хотите отличаться от других! Итак, вы хотите быть неотразимой! Так хочется видеть на фигуре восхищенные взгляды и слышать за спиной восторженные вздохи.Хотя это случается редко, женщина открыто признает это. и не надо! Вам просто нужно связать купальник крючком, так что & hellip . ..

Заключение

Спортивные гимнастки, для которых спорт — это жизнь, львиную долю времени нужно уделять тренировкам и участию в соревнованиях. За этот период успевают снести более десятка гимнастических трико. Так что мамы юным спортсменкам …

К сожалению, этот вид вязания подходит только для ручного вязания. Чтобы понять, как вязать переднюю скрещенную петлю, важно разобраться в тонкостях: весь смысл перекрестного вязания лицевых петель в том, что за изнаночную, как в переплет обыкновенный, а с другой стороны — боковой.В машинном вязании такой вид вязания использовать невероятно сложно, петли всегда придется переворачивать, что не очень удобно, крайне трудоемко и энергоемко.

Многоцветное вязание лицевых скрещенных петель

Вязанные лицевые петли можно перекрещивать не только одним цветом полотна, но можно добавлять в вязание другие цвета. Например, вы можете нарисовать контур любой фигуры, расположить ее на полотне, рассчитать правильное количество петель, сформировать рисунок переда из скрещенных петель и связать его другим цветом. Идеально смотрятся цветочки, коробочки, ромбики и тому подобные узоры.

Скрещенная передняя петля: как вязать

Для начала определимся с рисунком и частотой повторения при вязании скрещенных петель. При вязании одной петли через одну петлю изделие становится довольно однообразным, который можно разбавить другими цветами, полосками, узорами. При вязании двух петель через две петли получится узор, похожий на шахматную доску, что при вязании для мальчиков довольно забавно смотреться.Чтобы избежать лишней работы, лицевой узор из перекрещенных петель нужно продумать заранее. Очень красивые узоры, ромбы, волнистые линии, диагональные линии, соты и другие простые узоры.

Есть два способа вязания перекрещенных петель, оба выполняются промазыванием за лицевую стенку. Единственное отличие состоит в том, что рабочая нить может быть захвачена как по часовой стрелке, так и против, и зависит от формы получившейся петли. Попробуйте это в своей работе и посмотрите, как будет выглядеть новая петля на правой игле.

Вязать перекрещенную переднюю петлю не очень удобно, каждая опытная швея, не задумываясь, автоматически провяжет правильную прямую переднюю петлю и никогда не путает переднюю петлю со скрещенной передней.

Во время вязания полотна на изнаночной стороне также можно повторить узор (а иногда это даже необходимо, чтобы получить желаемый рисунок), а затем втиснуть изнанку перекрещенной петли. Способ вязания такой же: установить спицы за заднюю стенку петель предыдущего ряда и натянуть новую петлю, уже пересекающуюся.

Ключевые отличия

Обычный (то есть лицевой видеопетель) всегда промазывается для правой половины. Скрещенные (перекрестные) лицевые петли укладываются поверх левой половинки, то есть задняя стенка прямая, а не круговая вязка. Возможно, это все особенности данного вязания. Однако это легко?

Монтажные петли для заполнения зазоров в моделях с fit_loops

  • fit_loops: Том Тервиллигер

fit_loops — это инструмент для создания петли плотности для соединения
существующая цепочка заканчивается. Вы предоставляете модель с зазором и файлом последовательности
и коэффициенты для карты электронной плотности, и вы указываете первый
и последние остатки, которые нужно построить. Затем fit_loops попытается построить
указанный вами цикл. Один цикл можно делать за раз с помощью fit_loops
(но если у вас несколько одинаковых цепей, вы можете уместить их все на
один раз).

Для подгонки петель можно использовать любой из двух методов. По умолчанию
fit_loops использует расширение цепи разрешения, чтобы попытаться отследить остатки от
концы сегментов во входном файле PDB.Если он может подключить
отрезками, выписывает соединительные петли. В качестве альтернативы вы можете использовать
библиотека петель, поставляемая с PHENIX, для соединения концов сегментов из
ваш входной файл PDB.

Если вам нужен более полный процесс построения модели, вам понадобится
использовать phenix.autobuild.

fit_loops можно запустить из командной строки или из графического интерфейса PHENIX.

fit_loops вычисляет карту на основе предоставленных коэффициентов карты, затем
пытается расширить концы поставляемой модели в область зазора,
следуя электронной плотности на карте.

model_with_loops.pdb : результат работы fit_loops — новый файл PDB
содержащая вашу модель ввода с недавно созданным циклом, вставленным в нее
(если удалось найти петлю).

Типичный ввод командной строки:

phenix.fit_loops pdb_in = nsf_gap.pdb mtz_in = map_coeffs.mtz \
 seq_file = nsf.seq start = 37 end = 43 chain_id = Нет
 

Это соответствует петле, начинающейся с остатка 37 и заканчивающейся остатком 43.
в nsf_gap.pdb. phenix.fit_loops будет ожидать, что ваш существующий
nsf_gap.Модель pdb имеет цепочку, заканчивающуюся на остатке 36, и другую начальную
в остатке 44. Поскольку в этом примере chain_id = None, если есть несколько
цепочки A, B, C в nsf_gap.pdb, тогда все 3 будут заполнены.

Если вы хотите (или должны) указать имена столбцов из вашего файла mtz,
вам нужно будет указать fit_loops, какие FP и PHIB (и, возможно, FOM)
есть в этом формате:

phenix. fit_loops pdb_in = nsf_gap.pdb mtz_in = map_coeffs.mtz \
 seq_file = nsf.seq start = 37 end = 43 chain_id = None \
labin = "FP = 2FOFCWT PHIB = Ph3FOFCWT"
 

Если вы хотите попробовать установить петлю с плохой плотностью, вы можете
понизить порог корреляции плотности в петле (по умолчанию
минимальная корреляция — 0.2):

phenix.fit_loops pdb_in = nsf_gap.pdb mtz_in = map_coeffs.mtz \
 seq_file = nsf.seq start = 37 end = 43 chain_id = None \
loop_cc_min = 0,1
 

Чтобы использовать библиотеку циклов в PHENIX, используйте ключевое слово loop_lib:

phenix.fit_loops pdb_in = nsf_gap.pdb mtz_in = map_coeffs.mtz \
 seq_file = nsf.seq start = 37 end = 39 chain_id = Нет loop_lib = Истина
 

Это соответствует петле, начинающейся с остатка 37 и заканчивающейся остатком
39. Максимальная текущая длина в библиотеке петель составляет 3 остатка.

Чтобы использовать библиотеку петель в PHENIX и попробовать подключить любую пару
сегменты, имеющие геометрическую связь, используйте ключевое слово
connect_all:

phenix. fit_loops pdb_in = nsf_gap.pdb mtz_in = map_coeffs.mtz \
 seq_file = nsf.seq connect_all = Истина
 

Это будет проходить через все пары сегментов, пытаясь соединить их с
цикл из библиотеки циклов PHENIX. Обратите внимание, что это последнее средство
подход, обычно вместо этого используйте значение по умолчанию и позвольте fit_loops подключиться
сегменты, которые расположены рядом друг с другом.

Чтобы указать конкретный зазор для установки петли, можно сказать

phenix.fit_loops pdb_in = nsf_gap.pdb mtz_in = map_coeffs.mtz \
 seq_file = nsf.seq начало = 37 конец = 39 идентификатор_цепи = A
 

Обратите внимание, что номера остатков для начала и конца являются первым и последним в
пробел, а не остатки по бокам уже присутствующего пробела.

  • fit_loops
    • input_files
      • pdb_in = Нет Файл PDB с пробелом для заполнения.
      • mtz_in = Нет Файл MTZ с коэффициентами для карты
      • map_coeff_labels = Нет Если коэффициенты карты не могут быть автоматически идентифицированы из вашего файла MTZ, вы можете указать для них метку или метки. (Пожалуйста, разделяйте метки пустым пространством, столбцы MTZ сгруппированы вместе запятыми без пробелов.) Вы можете указать: map_coeff_labels (например, FWT, PHIFWT), амплитуды и фазы (например, FP, SIGFP PHIB) или амплитуды, фазы, веса ( например, FP, SIGFP PHIB FOM)
      • labin = «» Строка Labin для файла MTZ с коэффициентами карты.
        Обычно вместо этого используйте map_coeff_labels. Это доступно
        для обратной совместимости. Вы можете указать:
        LABIN FP = myFP PHIB = myPHI FOM = myFOM
        где myFP — метка столбца для FP
      • map_in = Нет CCP4 или файл карты в стиле MRC
      • seq_file = Нет файл последовательности (однобуквенный код, одна копия каждой цепочки)
      • seq_prob_file = Нет Файл seq_prob.dat из разрешения выравнивания последовательности
    • output_files
      • pdb_out = connect. pdb Выходной файл PDB (будет отсутствовать, если результат не будет).
      • log = None Выходной файл журнала
      • params_out = fit_loops_params.eff Файл параметров для повторного запуска fit_loops
    • подгонка
      • min_acceptable_prob = None Минимальная вероятность цикла для рассмотрения
      • Refine_loops = True Refine loops in loop_one Идентификатор цепочки, содержащей недостающие петли.Если Нет, разрешен любой идентификатор цепочки.
        Все недостающие сегменты, соответствующие chain_id, start и end, будут соответствовать
      • start = None Начальное остаточное количество петель, которые необходимо разместить.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Это номер остатка первого остатка, который НЕ
        уже присутствует в вашей модели (на единицу больше, чем остаточное число
        остаток непосредственно перед разрывом).
        если None разрешен любой запуск.
        Все недостающие сегменты, соответствующие chain_id, start и end, будут соответствовать
      • end = None Конечный остаток количества петель, которые необходимо разместить.ПРИМЕЧАНИЕ: Это номер остатка последнего остатка, который НЕ
        уже присутствует в вашей модели (на единицу меньше, чем остаточное число
        остаток сразу после разрыва).
        Если нет, любой конец разрешен.
        Подойдут все отсутствующие сегменты, соответствующие chain_id, start и end
      • insert_or_delete_residues = None Попробуйте вставить или удалить такое количество остатков в петле (игнорируйте последовательность петли, если это так, и используйте любую боковую цепь
      • remove_loops = False Удалите существующие остатки и замените новый цикл
        Подойдут все сегменты, соответствующие chain_id, start и end.
      • skip_trim = True Если skip_trim = True (по умолчанию), то модель с добавленными циклами будет записана без проверки на перекрытия с остатками, не выровненными по последовательности. Если skip_trim = False, то эта проверка будет выполнена. Обратите внимание, что skip_trim = False может привести к отмене назначения некоторых остатков из последовательности, если они не могут быть успешно сопоставлены с плотностью. В таких случаях вы можете попробовать skip_trim = True. «
      • score_min = 1.0 Минимальная оценка соединения для connect_all_segments
      • min_dist = 3. Минимальное расстояние между соединениями для connect_all_segments»
      • min_log_prob = -5. Минимальный журнал (P) для последовательности, учитывающей местоположение
      • skip_seq_prob = False Расчет вероятности пропуска последовательности
      • save_acceptable_loops = False Просто верните файл с возможными циклами
      • n_random_loop = 200 Количество попыток построения циклов
      • connect_all_segments = False Попытаться подключиться все сегменты друг к другу, независимо от порядковых номеров и номеров остатков. Примечание: это крайняя мера. Обычно просто используйте значение по умолчанию и позволяйте fit_loops соединять сегменты, которые расположены рядом друг с другом.
      • sequence_only = False Соединять только соседние сегменты в connect_all_segments
      • dist_max = 15 Максимальное расстояние CA-CA в connect_all_segments
      • ignore_sequence_register = False Игнорировать регистр входной последовательности
      • all_assigned = True Предположим, что все остатки в модели могут быть назначены последовательности set all_assigned = False, то предполагается, что любые остатки с номером остатка, превышающим количество остатков в самой длинной последовательности в файле последовательности, не будут присвоены последовательности.Это полезно, если вы используете построение модели разрешения, поскольку разрешение будет идентифицировать не выровненные по последовательности остатки с высокими номерами остатков.
      • sequence_offset = None Вы можете указать, что fit_loops должен смещать номера остатков входного файла последовательности на sequence_offset перед использованием (тот же эффект, что и добавление sequence_offset * X в начало файла последовательности). Примечание: количество значений sequence_offset должно соответствовать количеству цепочек в файле последовательности
      • loop_cc_min = 0.2 Минимальная корреляция карты цикла и модели
      • агрессивный = False Агрессивное построение цикла (рискованно)
      • target_insert = None Вы можете попытаться принудительно задать количество остатков для вставки с помощью trace_loops.Если нет, попробуйте восполнить пробел по количеству недостающих остатков. Если установлено и больше 0, принимается только указанное количество остатков. Если ноль, берите любую длину. Не поддерживается.
      • time_per_residue = None Вы можете указать, сколько времени нужно пытаться подогнать (сек / остаток)
      • loop_lib = False Использовать библиотеку циклов для соответствия циклам Применимо только для chain_type = PROTEIN
      • standard_loops = True Использовать стандартную подгонку цикла
      • trace_loops = False Использовать трассировку петель для соответствия петлям Применимо только для chain_type = PROTEIN
      • Refine_trace_loops = True Уточнить петли (в реальном пространстве) после trace_loops
      • density_of_points = None Плотность упаковки точек для рассмотрения как возможных атомов CA в trace_loops. Попробуйте 1.0 для быстрого запуска, до 5 для более тщательного запуска. Если нет, попробуйте значение в зависимости от значения quick.
      • a_cut_min = None Минимальная плотность (относительно SD карты, нормализованная для содержания растворителя) для точек trace_loop
      • max_de density_of_points = None Максимальная плотность упаковки точек, рассматриваемых как возможные атомы CA в trace_loops.
      • cutout_model_radius = None Радиус вырезания плотности для trace_loops Если None, угадать на основе длины цикла
      • max_cutout_model_radius = 20.Максимальное значение cutout_model_radius, которое нужно попробовать
      • padding = 1. Заполнение для плотности вырезания в trace_loops
      • cut_out_de density = True Плотность вырезания для trace_loops
      • max_span = 30 Максимальная длина промежутка, который необходимо заполнить
      • max_c_ca_dist = 2,5 Максимум C -CA расстояние для соединения
      • max_overlap_rmsd = 2. Максимальное среднеквадратичное значение для 3 остатков на каждом конце loop-lib fit
      • max_overlap = None Максимальное количество остатков от концов до начала. (1 = использовать существующие концы, 2 = один от концов и т. Д.) Если нет, устанавливается на основе значения quick.
      • min_overlap = None Минимальное количество остатков от концов до начала. (1 = использовать существующие концы, 2 = один на расстоянии от концов и т. Д.)
    • crystal_info
      • разрешение = 0. предел высокого разрешения для расчета карты
      • chain_type = * PROTEIN DNA RNA Тип цепи (для идентификации основной цепи и атомы боковой цепи)
      • final_solvent_content = None Содержание растворителя (после вырезания, если используется trace_loops). Обычно определяется автоматически.
    • каталоги
      • temp_dir = «temp_dir» Временный рабочий каталог
      • create_temp_dir_if_missing = True Создать temp_dir, если его нет
      • output_dir = None Выходной каталог, в который должны быть записаны файлы
      • gui_output_dir use only = N в версию командной строки
    • control
      • verbose = False Подробный вывод
      • quick = False Попытаться быстро запустить
      • raise_sorry = False Поднять извините, если проблемы
      • debug = False Вывод отладки
      • dry_run = False проверьте имена параметров
      • coarse_grid = False Использовать грубую сетку (экономит память)
      • i_ran_seed = Нет случайное начальное число
      • resolve_command_list = None Команды для разрешения. По одному на строку в форме: значение ключевого слова значение может быть необязательным. Примеры: разрешение coarse_grid 200 2.0 hklin test.mtz ПРИМЕЧАНИЕ: для использования в командной строке вам необходимо заключить весь набор команд в двойные кавычки (& quot;) и каждую отдельную команду в одинарных кавычках (‘), например: resolve_command_list = & quot;’ no_build » b_overall 23 ‘& quot;
      • write_run_directory_to_file = None Имя рабочего каталога записывается в этот файл
      • pickled_arg_dict = None Ключевые слова, выбранные для __init__, находятся в этом файле
      • nproc = 1 Вы можете указать количество используемых процессоров
      • max_wait_time = 1.0 Вы можете указать время (в секундах) ожидания при поиске файла. Если у вас есть кластер, в котором задания не запускаются сразу, вам может потребоваться больше времени для ожидания. Признак слишком короткого времени ожидания — «Файл не найден»
      • wait_between_submit_time = 1. 0 Вы можете указать продолжительность (в секундах) ожидания между каждым заданием, которое отправляется при выполнении подпроцессов. Это может быть полезно в системах, смонтированных по NFS, при работе с несколькими процессорами, чтобы избежать конфликтов файлов.Признак слишком короткого wait_between_submit_time: Файл существует: ….
      • background = Ни одно задание не запускается в фоновом режиме или нет (если nproc больше 1) Обычно устанавливается автоматически. Если run_command — sh или csh, True
      • run_command = «sh» Команда для запуска заданий (например, sh или qsub)
    • non_user_params
      • print_citations = True Распечатать информацию о цитировании в конце выполнения
    • для guiGUI параметры, не используются в командной строке
      • result_file = Нет
      • job_title = Нет Название должности в PHENIX GUI, не используется в командной строке

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.

Просмотр 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, для обучения 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 вы хотите контролировать обучение и оценку на очень низком уровне, 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
  • За пределами области действия извлекаем градиенты весов
    модели с учетом убытка
  • Наконец, мы используем оптимизатор для обновления весов модели на основе
    градиенты
  эпох = 2
для эпохи в диапазоне (эпох):
    print ("\ nНачало эпохи% d"% (эпохи,))

    # Перебираем пакеты набора данных. для шага (x_batch_train, y_batch_train) в enumerate (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 (loss_value, model.trainable_weights)

        # Выполнить один шаг градиентного спуска, обновив
        # значение переменных, чтобы минимизировать потери.
        optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_weights))

        # Регистрировать каждые 200 партий. 
        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 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 1,0018
На данный момент просмотрено: 25664 образца
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 образца
  
  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 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 0,8453
На данный момент просмотрено: 25664 образца
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 образца
  

Низкоуровневая обработка метрик

Давайте добавим в этот базовый цикл мониторинг метрик.

Вы можете легко повторно использовать встроенные метрики (или собственные, написанные вами) 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)

# Подготовьте метрики.
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.
# Зарезервировать 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:

  импортное время

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 enumerate (train_dataset):
        с tf.GradientTape () в качестве ленты:
            logits = model (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 партий.
        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 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 1,3557
На данный момент просмотрено: 25664 образца
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 образца
Эпоха обучения: 0,7176
Валидация: 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 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 0,6106
На данный момент просмотрено: 25664 образца
Потери 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 образца
Эпоха обучения: 0,8429
Соответствие валидации: 0.8774
Затраченное время: 5,07 с
  

Ускорение тренировок с помощью функции tf.

Среда выполнения по умолчанию в TensorFlow 2.0:
нетерпеливое исполнение. Таким образом, наш цикл обучения
выше исполняется 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 на вход тензоры.
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:

  импортное время

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 enumerate (train_dataset):
        loss_value = train_step (x_batch_train, y_batch_train)

        # Регистрировать каждые 200 партий.
        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 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 0,5951
На данный момент просмотрено: 25664 образца
Потери обучения (для одной партии) на шаге 600: 1,3830
На данный момент просмотрено: 38464 образца
Потери обучения (для одной партии) на шаге 800: 0,2758
На данный момент просмотрено: 51264 образца
Эпоха обучения: 0,8756
Соответствие валидации: 0.8955
Затраченное время: 1,18 с
  
  Начало эпохи 1
Потери 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 образца
Потеря обучения (для одной партии) на шаге 400: 0,4636
На данный момент просмотрено: 25664 образца
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 образца
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 добавьте их к основной потере на этапе обучения.

Рассмотрим этот слой, который создает потерю регуляризации деятельности:

  класс ActivityRegularizationLayer (sizes.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 поддельные 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 и реальные изображения.

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 созданными изображениями.
— Обучите «генераторную» модель «обмануть» дискриминатор и классифицировать поддельные изображения.
как реально.

Более подробный обзор 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, чтобы преобразовать их 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, а другой - для генератора.
d_optimizer = keras.optimizers.Adam (скорость обучения = 0,0003)
g_optimizer = keras.optimizers.Adam (скорость_учения = 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 ([created_images, real_images], axis = 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 с надписью "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 наш GAN, многократно вызывая train_step для пакетов изображений.

Поскольку наш дискриминатор и генератор являются свертками, вы захотите
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.перемешать (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 ("состязательная потеря 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:
            перемена
  
  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.

Как играть с петлей справа в настольном теннисе

Петля справа, вероятно, является самым важным продвинутым ударом в настольном теннисе, который вы когда-либо выучили. В современной игре большинство атакующих ударов — это петли, и петля справа является особенно доминирующей. Поэтому это важное оружие на всех уровнях игры от среднего до мирового.

Петля форхенда построена поверх привода форхенда, добавляя дополнительную скорость, вращение и мощность базовому форхенду. Вы должны были освоить четыре основных удара и развить технически правильный удар справа, прежде чем приступать к изучению петли справа. Это сделает процесс обучения более плавным и поможет вашему долгосрочному развитию и прогрессу в качестве игрока в настольный теннис.

В этом посте я дам вам всю информацию, необходимую для освоения петли справа.

Стойка и позиционирование

Ваша стойка должна быть такой же, как при ударе справа.

  • Ваши ступни должны быть на расстоянии не менее 1,5 ширины плеч (у некоторых игроков это расстояние ближе к 2 ширине плеч).
  • Ваша правая нога должна быть немного дальше назад, чем ваша левая.
  • Колени должны быть немного согнуты.
  • Ваш вес должен опираться на передние части ног.
  • Ваша верхняя часть тела должна быть расслаблена.

Мышцы ног должны быть задействованы, что обеспечит вам прочную основу и позволит вам двигаться и корректировать свое положение, если это необходимо.Ваш центр тяжести должен быть низко, а верхняя часть тела согнута или слегка сгорблена. Позвольте плечам опуститься и расслабиться. Этот контраст между верхней и нижней частью тела, на мой взгляд, является ключевым.

Когда дело доходит до правильного положения, полезно подумать о треугольнике.

Составьте треугольник между плечами и руками, протянув обе руки перед собой и сложив руки вместе. Затем слегка поверните так, чтобы ваши руки почти совпадали с правой ногой.Предполагая, что вы правша, это идеальное положение для петли справа.

Когда вы играете петлей справа, вам нужно будет отрегулировать ноги так, чтобы мяч попадал в эту точку вашего треугольника. Важно, чтобы ваша правая нога находилась на одной линии с мячом. Это не даст вам дотянуться (потому что мяч слишком далеко) или вам будет тесно (потому что мяч находится слишком близко к вашему телу).

Движение

Движение петли справа похоже на преувеличенное движение справа.

  • Вам нужно опуститься немного ниже (вы можете сыграть удар справа в значительной степени стоя прямо, но для хорошего прохождения петли вам нужно при подготовке немного опустить тело, руку и биту).
  • Вам нужно использовать немного больше переноса веса (перенести вес на правую ногу во время замаха, а затем на левый корень, когда вы контактируете с мячом, предполагая, что вы правша).
  • Вам нужно использовать немного больше вращения (вращайте от талии, а не от плеч).
  • Вам нужно использовать немного больше локтя (локоть остается в значительной степени зафиксированным во время удара справа, но для петли ваше плечо вытягивает локоть во время обратного замаха, а затем сгибает локоть, когда вы контактируете с мячом).
  • Вам нужно немного сузить угол наклона биты (при ударе биты примерно 45 градусов, в то время как петля переда должна проходить немного больше над верхней частью мяча, если вы играете против мяча для топспина).
  • Вам нужно ускоряться быстрее (привод — это управляемый выстрел и не требует большого ускорения, но петля справа — более агрессивный выстрел и требует большей скорости, щелчка, молнии или как вы хотите это назвать, с вашим телом и рука).
  • Вам нужно больше чистить мяч щеткой (привод не требует слишком большого вращения, тогда как петля, вероятно, должна иметь больше вращения, чем скорость, поэтому убедитесь, что вы чистите щеткой, а не ударяете по мячу).

Это довольно много для понимания. Возможно, это будет легче понять с помощью видео. Вот Ма Лонг, играющий несколько лупов справа в замедленной съемке.

Вы можете ясно видеть, как он опускается, используя свои ноги и поясницу для вращения и силы, и сокращает угол наклона летучей мыши, чтобы он мог ускориться над мячом и коснуться его с большим вращением. Его верхняя часть тела также будет достаточно расслаблена во время этого, что позволит ему быстро реагировать на изменения мяча. Очень важно оставаться расслабленным.

Завершение и восстановление

После того, как вы коснулись мяча, сделайте что-нибудь вроде этого…

  • Ваш удар петлей справа должен заканчиваться так, чтобы бедра были почти перпендикулярны столу, а битой — примерно перед вашим лицом.
  • Не позволяйте летучей мыши слишком далеко уходить по телу или позволять ей раскачивать вас.С другой стороны, если ваша рука и летучая мышь все еще заканчивают с правой стороны вашего тела (а не по центру), то ваш замах, вероятно, слишком короткий или вы недостаточно вращаетесь.

Если вы посмотрите видео Ма Лонга, вы также должны заметить, что его обратное движение / восстановление немного отличается от его движения вперед. Он не возвращается по тому же пути. Вместо этого рука и летучая мышь восстанавливаются и движутся назад в большей степени на одной линии с животом, тогда как они двигаются вперед во время движения петлей переда в большей степени на уровне груди.

Это важно и позволит вашей бите всегда двигаться, вместо того, чтобы иметь фазу стоп-старт в конечной точке обратного замаха и позиции финиша.

Петля Perfect Forehand

Я надеюсь, что Брайан Пейс в подкасте «Эксперт по настольному теннису» скоро поговорит с ним об идеальной петле справа (если вы читаете это в будущем, этот эпизод почти наверняка будет записан, и вы сможете найти его в iTunes, выполнив поиск ЕТТ).

Примерно год назад он загрузил на YouTube обучающее видео по петле справа под этим именем, и с тех пор оно набрало более 400 000 просмотров и 1000 лайков вверх! Брайан хорошо известен своей большой петлей справа.

Есть множество других советов и советов, которые вы можете использовать для улучшения вашей петли справа. Как я сказал в начале этой статьи, петля справа — одно из самых мощных видов оружия, которое используют даже игроки мирового класса, и они потратили годы на совершенствование своей техники и стиля. Петля переда — это не просто то, что вы можете выучить, а затем с ним покончить. Вы всегда должны искать способы улучшить вашу петлю, добавив больше скорости, вращения или даже вариации ваших ударов.

Эта статья — только начало, но я надеюсь, что теперь у вас есть уверенность в том, что вы сможете пойти и попробовать петлю справа. Если что-то неясно или вам нужна дополнительная информация, оставьте комментарий, и я уверен, что я или другой читатель сможем вам помочь.

Лучшая подходящая петля — отличные предложения на фитинговую петлю от глобальных продавцов петель соответствия

Отличные новости !!! Вы находитесь в нужном месте для петли fit.К настоящему времени вы уже знаете, что что бы вы ни искали, вы обязательно найдете это на AliExpress. У нас буквально тысячи отличных продуктов во всех товарных категориях. Ищете ли вы товары высокого класса или дешевые и недорогие оптовые закупки, мы гарантируем, что он есть на AliExpress.

Вы найдете официальные магазины торговых марок наряду с небольшими независимыми продавцами со скидками, каждый из которых предлагает быструю доставку и надежные, а также удобные и безопасные способы оплаты, независимо от того, сколько вы решите потратить.

AliExpress никогда не уступит по выбору, качеству и цене. Каждый день вы будете находить новые онлайн-предложения, скидки в магазинах и возможность сэкономить еще больше, собирая купоны. Но вам, возможно, придется действовать быстро, так как эта петля с верхней посадкой в ​​кратчайшие сроки станет одним из самых востребованных бестселлеров. Подумайте, как вам будут завидовать друзья, когда вы скажете им, что нашли подходящий вариант на AliExpress.Благодаря самым низким ценам в Интернете, дешевым тарифам на доставку и возможности получения на месте вы можете еще больше сэкономить.

Если вы все еще не уверены в подходящем цикле и думаете о выборе аналогичного товара, AliExpress — отличное место для сравнения цен и продавцов. Мы поможем вам разобраться, стоит ли доплачивать за высококачественную версию или вы получаете столь же выгодную сделку, приобретая более дешевую вещь.И, если вы просто хотите побаловать себя и потратиться на самую дорогую версию, AliExpress всегда позаботится о том, чтобы вы могли получить лучшую цену за свои деньги, даже сообщая вам, когда вам будет лучше дождаться начала рекламной акции. и ожидаемая экономия.AliExpress гордится тем, что у вас всегда есть осознанный выбор при покупке в одном из сотен магазинов и продавцов на нашей платформе. Реальные покупатели оценивают качество обслуживания, цену и качество каждого магазина и продавца.Кроме того, вы можете узнать рейтинги магазина или отдельных продавцов, а также сравнить цены, доставку и скидки на один и тот же продукт, прочитав комментарии и отзывы, оставленные пользователями. Каждая покупка имеет звездный рейтинг и часто имеет комментарии, оставленные предыдущими клиентами, описывающими их опыт транзакций, поэтому вы можете покупать с уверенностью каждый раз. Короче говоря, вам не нужно верить нам на слово — просто слушайте миллионы наших довольных клиентов.

А если вы новичок на AliExpress, мы откроем вам секрет.Непосредственно перед тем, как вы нажмете «купить сейчас» в процессе транзакции, найдите время, чтобы проверить купоны — и вы сэкономите еще больше. Вы можете найти купоны магазина, купоны AliExpress или собирать купоны каждый день, играя в игры в приложении AliExpress. Вместе с бесплатной доставкой, которую предлагают большинство продавцов на нашем сайте, вы сможете приобрести fit loop по самой выгодной цене.

У нас всегда есть новейшие технологии, новейшие тенденции и самые обсуждаемые лейблы.На AliExpress отличное качество, цена и сервис всегда в стандартной комплектации. Начните самый лучший шоппинг прямо здесь.

Python «while» циклы (неопределенная итерация) — Real Python