Очень плотная полуорганза: портьерные и тюлевые (бархат, шелк, сатин, парча, тафта)

Содержание

портьерные и тюлевые (бархат, шелк, сатин, парча, тафта)

Окна — важная часть интерьера. Поэтому шторы должны отвечать вкусам и предпочтениям владельца и создавать в доме комфорт и уют. Правильно подобранные шторы позволяют добиться этого.

Ткани для штор традиционно делятся на портьерные и тюлевые

Портьерные (от фр. сл. Porte – дверь) ткани вошли в обиход гораздо раньше тюлевых, еще в период Средневековья. Они изготовлялись из тяжелых тканей, защищавших от сквозняков и шума. Впоследствии, портьеры приобрели эстетическое значение. Такие портьеры можно условно разделить на функциональные и декоративные. Если декоративные портьеры только украшают интерьер, то функциональные, кроме того могут закрыть какой-либо проем – окна или даже двери, арки, гардероба.

Самые распространенные портьерные ткани: бархат, шелк, сатин, парча, тафта

Льняные ткани, благодаря своему натуральному происхождению, очень популярны. Шторы из льна создают в помещениях полезный для человека микроклимат повышенного уюта и комфортности за счет снижения напряженности полей статического электричества и поглощения “мягкого” ионизирующего излучения.

Сложно найти материал более полезный, чем лен. Ведь именно льняная ткань издавна славится своими антисептическими свойствами. Лен убивает бактерии и препятствует образованию грибков. Льняные портьеры пропускают солнечный свет и поэтому подходят для светлых интерьеров. Добавленные в лен другие материалы улучшают его свойства, поэтому лен в чистом виде как правило не используется для изготовления портьер. Шторы из льняной ткани прочны, выдерживают высокую температуру и не деформируются при стирке, а сохнут буквально за минуты. А срок службы льняных штор может достичь полувека. При всех своих преимуществах у льна есть один недостаток – ткани из льна легко мнутся и разгладить их бывает очень сложно. За счет использования современных технологий в обработке волокон льна, стало возможным получать ткани различной плотности – от нежной тонкой до плотной грубой. Лен трудно поддается окраске, поэтому портьеры из этого материала как правило бывают естественной гаммы оттенков — серо-бежевых, мягких. Они прекрасно подходят для интерьера спальни или детской. Льняное полотно широко используется в оформлении интерьера. Прекрасно сочетаясь с натуральными материалами, создает очень уютную домашнюю атмосферу.

Шелк — один из древнейших и красивейших видов ткани

Шелк получают из кокона тутового шелкопряда. Он подходит для гостиных и спален, при условии сочетания с остальными предметами интерьера, поэтому подходить к выбору таких портьер нужно очень осторожно. Как вариант, шелковые портьеры очень органично будут смотреться с шелковым балдахином в спальне. Натуральный шелк очень дорог, поэтому в настоящее время очень популярен искусственный шелк. Шелковые портьерные ткани имеют различную структуру. Различный тип нитей (мононити, крученые, текстурированные, фасонные, разрезные нити) определяет структуру шелка. Из шелка можно выполнять не только сами шторы, но и ламбрекены, декоративные детали. Как и любые шторы, важно, чтобы шелк сочетался с остальным интерьером. Например, для кухни шторы из шелка – не самый подходящий вариант.

Бархат — всегда был воплощением роскоши и изящества

Мало кто знает, но кроме обычных волокон (хлопок, вискоза, искусственное волокно) настоящий бархат изготавливается даже из шелка! Массивные портьеры из бархата отлично подойдут для классического интерьера, а также для интерьера в стиле барокко или рококо. Бархат можно узнать по мягкому короткому ворсу с одной стороны. Качественным считается бархат с плотным ворсом, который не сечется и не выпадает. Украсить и прибавить атмосферности Вашему интерьеру могут добавленные к бархатным шторам нарядные кисточки, тесьма, бахрома.

Жаккард — очень распространенная ткань для изготовления штор

Такие портьеры красивы, качественны и прочны. Они подойдут для любой комнаты Вашего дома – и для праздничной нарядной гостиной и для кухни, т.к. жаккардовая ткань не выгорает и долго сохраняет яркость красок, очень прочна и поэтому весьма практична. Из такой ткани с успехом можно шить покрывала и декоративные наволочки, скатерти и салфетки. Жаккардовые портьеры на долгие годы внесут в Ваш дом яркие цвета.

Сатин

Блестящая плотная ткань с гладкой шелковистой лицевой поверхностью, мягкая и приятная на ощупь. Это прочный, долговечный материал, благодаря этому сатин выдерживает большое количество стирок. Для спальной или гостиной портьеры из мягкого и легкого сатина – очень подходящий вариант, а в сочетании с тюлевыми занавесками они придадут Вашему дому необычайный уют и комфорт. Шторы из сатина, гладкие и шелковистые. Украшенные нежным ламбрекеном они добавит очарования в интерьер. Сатин почти не мнется, это одно из его преимуществ. Однако это не самый дешевый материал, хоть он и дешевле шелка, но дороже других хлопчатобумажных тканей.

Тафта – гладкая тонкая ткань полотняного переплетения с характерным переливчатым блеском

Портьеры из тафты выглядят просто шикарно и отлично подходят для утонченных интерьеров. Раньше тафта изготавливалась только из волокон шелка, но благодаря современной технологии обработки материала, теперь ее изготовляют из синтетических волокон, таких как ацетат и полиэстер. Тафта - легкий, плотный материал, имеющий глянцевую поверхность, благодаря этим свойствам она отражает свет и легка в уходе. Также тафтой можно украсить драпировку.

Атлас

Относится к разряду сатиновых тканей, но при этом тоньше и ярче сатина. Это плотная ткань издавна ценилась за свои декоративные свойства. Также как и сатин, атлас производят из полиэстера и ацетата. Портьеры из атласа изящны и органично впишутся в праздничный интерьер. Шторы из атласа, безусловно, являются воплощением элегантности. Как правило, атласные шторы принято украшать игривыми рюшами, сборкой. Отлично смотрятся драпировки из атласа. Атласную ткань можно сочетать в другими тканями. К примеру, если шторы из атласа дополнить легкой органзой, получится нежная романтичная пара. Парадности и шика атласным шторам придадут элементы из бархата. По краю атласную штору можно отделать широкой лентой контрастного цвета. Такой же лентой можно подвязать штору из атласа.

Дамаст

Ткань жаккардового плетения с атласными вкраплениями, на основе хлопка, шерсти или шелка. Благодаря атласным вкраплениям, эта ткань очень красива. Истинные ценители красоты по достоинству оценят портьеры из этой ткани. Дамаст можно использовать также для обивки мебели, драпировок, шитья покрывал.

Black out

Название этой ткани говорит само за себя. Это плотная светонепроницаемая ткань, основная задача которой не декоративная, а практическая – не пропускать свет. Такие портьеры подойдут для помещений специального назначения – конференц-залов, домашних кинотеатров и т.п.

Тюлевые ткани

Предназначены для украшения оконных, дверных и других проемов. Тюлевые ткани отлично сочетаются с портьерами, они прозрачны и легки. Они могут быть однотонными или с нанесенным узором. Тюлевые шторы помогут значительно преобразить и украсить интерьер, благодаря многообразию стилей и расцветок. Именно в этих качествах секрет их популярности. Для этих тканей используются как классические виды материалов (натуральные шелк, хлопок, лен, вискоза), так и современные (текстурированные нити, люрекс, полиэстр). Тюлевая ткань хорошо пропускает свет и придает интерьеру мягкость и комфорт. Существует множество разновидностей тюля, как прозрачного, так и матового, произведенного из абсолютно разного материала. Основные, наиболее популярные виды тюля, как материала для пошива штор, это органза, вуаль, сетка, и кисея.

Органза — это очень тонкая прозрачная ткань

Несмотря на свою тонкость, она при этом очень упругая, т.к. сделана из шелка, полиэстера и вискозы. Органза бывает блестящая и матовая. Чаще всего органза украшается рисунком, но бывает и однотонная. Существуют разные способы нанесения рисунка - вышивка, травление, печать. Такие оригинальные декоративные эффекты достигаются за счет лазерной обработки и перфорирования органзы. Очень популярна в последнее время жатая органза, органза с золотым и серебряным напылением. Шторы из органзы украсят любой интерьер. Органза – наиболее прозрачная из всех тюлевых тканей. Поэтому, если у Вас за окном живописный вид, то органза наиболее удачно подойдет для штор. Ну а если проявить фантазию и повесить органзу поверх портьеры, то получится весьма интересный и оригинальный эффект.

Вуаль – не такая прозрачная, как органза и более мягкая тюлевая ткань

Из всего разнообразия тюлевых тканей, вуаль выделяется мягкой лишенной блеска «восковой» поверхностью, что придает ей изысканности и необычайной легкости.

Микровуаль

Эта ткань представляет собой нечто среднее между вуалью и органзой и отличается от них лишь своей структурой и степенью прозрачности. Если Вы поклонник классического интерьера, то мягкая, пластичная микровуаль, спадающая нежными складками, отлично подойдет к классическим шторам.

Сетка

Эта пластичная, состоящая из крупных, средних или мелких сот ткань, снова набирает свою популярность. Шторы из такой ткани органично смотрятся как в гостиных и спальнях, так и на кухне. Обычно украшена элегантной вышивкой шелком или металлической нитью.

Кисея

Оригинальная шторная ткань, представляет собой веревочную или нитяную штору. Если у Вас креативный дизайн интерьера, то кисея именно для Вас.

что это такое, из чего изготавливается, свойства и качество материала, виды ткани: толстая, плотная, дакрон, льняная, попульняная

Если вы лично «знакомились» с яхтой или с самым настоящим кораблем, то можете считать, что и парусину вы тоже видели. Именно из этого материала изготавливается столь необходимая морскому судну вещь – парус.

Это плотная и очень крепкая ткань, изготовленная из натуральных волокон. В старину такое полотно было в цене, потому что, без паруса нельзя было выйти в море и ловить рыбу. Сегодня, приоритеты поменялись. Да, парусина продолжает использоваться на кораблях, но дизайнеры и модельеры смогли найти ей еще немало интересных применений. Вот об этом и давайте поговорим в представленной статье.

Парусина – что это за ткань, описание

Парусиновая ткань ассоциируется у многих людей с прочностью и надежностью. Данная характеристика приобреталась полотном в ходе изготовления.

Толстые и прочные волокна переплетались, создавая очень плотное полотно. Особенным было и само плетение. Мастера применяли такую методику, чтобы в дальнейшем, ткань нельзя было повредить ветром или водой.  Нити располагались перпендикулярно друг другу. Даже ножом разрезать было крайне сложно. Про описание ткани интерлок пенье узнайте тут.

Толстые нити, используемые для создания, могли иметь специальную пропитку. Это повышало прочность готового полотна, но ткань становилась значительно грубее.

Из чего делают

В классическом понимании, парусина – это кань произведенная из обычной пряжи. Просто нити обладали высокой плотностью и большим весом. В состав пряжи сегодня могут входить такие материалы, как конопля и джут, лён и хлопок. Из чего делают и как производят ткань район узнайте по этой ссылке.

Ранее, изготавливалась только из конопли. В переводе с греческого конопля имела название «канвас», а в русском варианте уже приобрела название парусины.

Сегодня для названия парусиновой ткани используется два названия – канвас и брезент. Фактически, речь идет об одном и том же материале, но в разных магазинах  и странах он носит такие названия.

Основное требование к производству в России  – это соответствие ГОСТу. Материал должен быть изготовлен из натурального волокна. Иногда нити пропитываются специальными составами и тогда сфера применения материала значительно расширяется. Про свойства ткани диагональ узнайте здесь.

Парусину, изготовленную из нитей, пропитанных специальным составом, еще называют брезентовой.

Текстура и плотность: как выглядит, на что похожа

Выяснив, из чего делают парусину и что это такое, стоит несколько слов сказать о том, как выглядит полотнище. Порой покупатели отправляются в магазин, но даже не представляют о чем идет речь.

Если говорить о конкретных технических характеристиках, то можно выделить следующие:

  1. Плотность ткани может варьироваться в диапазоне 300-600 г/кв. м.
  2. Цвет может быть различным, начиная от почти белого до буро-зеленоватого. Здесь влияет тип используемого сырья и применяемая пропитка.
  3. Ткань,в отличии от дублерина, очень плотная, поскольку изготавливается способом полотняного переплетения.
  4. Полотно может быть разной ширины и длины. Данные параметры указываются в артикуле ткани.

В последние годы при производстве лён стали активно заменять джутом. Это позволило снизить расходы на создание ткани, но и качество парусинового полотна стало значительно хуже.

Свойства и качество материала

Уникальность материала заключается в том, что даже без специальных пропиток  он может иметь следующие характеристики:

  • повышенная механическая прочность – не поддается на разрыв и на прокол;
  • износостойкость и устойчивость к стиранию;
  • легко выдерживает перепады температур;
  • влаго- и воздухонепроницаемость.

При создании брезентовой парусины используются специальные составы, которые к уже указанным свойствам добавляют еще и другие, например, водоотталкивание и огнеупорность.

 При дополнительной обработке брезент приобретает новый оттенок и становится более тяжелым. Интересно то, что после каждой стирки пропитку придется выполнять заново.

Виды

С учетом того, из каких нитей изготовлена ткань, выделяются и разновидности парусинового полотнища.  Далее рассмотрим наиболее популярные из них.

Толстая, плотная

Классическая, которая применялась ранее для создания парусов и специальной защитной одежды. Практичная и надежная. Из чего состоит и как производят ткань из батиста расскажет этот материал.

Дакрон

Синтетическая. Изготавливается не из натуральных волокон. Сегодня именно из этой ткани шьют паруса и аналогичные изделия.

Льняная

В качестве основы для изготовления материала применяется лён. Такая растительная ткань дороже, но и качество у нее лучше.

Полульняная

Разновидность, где лён частично был заменен на другие нити. Это позволило снизить стоимость материала, но качество тоже ухудшилось. Применяется для пошива одежды, штор.

Использование: что шьют из ткани

До 19 века из парусины изготавливали исключительно паруса. Появление паровых судов привело к тому, что материал стал использоваться меньше и ему нашли другое применение. Ткань прекрасно подошла для пошива защитной одежды и изготовления чехлов. Про характеристики ткани таслан читайте в этой статье.

Первые джинсы были изготовлены именно из канваса, но они были мешковатые и не очень удобные, в результате чего, к 20 веку про такую одежду благополучно забыли. Лишь в 60-ые годы стали шить ветровки, плащи и даже обувь.

Сегодня активно используется, причем, как в чистом виде, так и с пропитками. Сфера применения материала следующая:

  1. Промышленная – изготавливают парусины и различные вещи для сельскохозяйственной, металлургической, оборонной и строительной отраслей.
  2. Пошив одежды. Используется повсеместно, обычно для создания спортивных аксессуаров и дорожных сумок, плащей, ветровок.
  3. Изготовление штор. Парусина незаменимы, когда требуется сшить шторы для помещения, нуждающегося в защите от пыли, влаги и солнца.
  4. Живопись – материал подходит для создания полотна для рисования картины. Брезент ценится доступностью и возможностью приобрести ткань разного размера.
  5. Изготовление спортивно инвентаря, например, батутов или спортивного инвентаря.

Готовые изделия получаются прочными и могут служить длительное время.  Интересно то, что для пошива нельзя использовать швейное оборудование для коттона или джинса, поскольку ткань весьма и весьма прочная.

Уход

За парусиной, как и за хлопчатобумажной плотной тканью, ухаживать не сложно, но сделать это нужно непременно. Необходимо периодически стирать, поскольку она имеет право загрязняться. Материал стирается достаточно легко. При высыхании, полотно не заламывается, не деформируется.

Если нужно, то вполне можно гладить. Специалисты рекомендуют использовать сухую чистку при помощи обычной щетки или пылесоса. Пятна удаляются при помощи мыльного раствора и простой губки.

До того, как вы начали использовать обувь с парусиновым верхом, стоит обработать ее водоотталкивающим средством.

Как покрасить в домашних условиях

Покрасить в домашних условия вполне реально, но для этого придется немного подготовиться.  Дело в том, что для окрашивания используются только специальные красители – анилиновые. Порядок действий такой:

  1. В емкость налить воды и довести ее до кипения.
  2. Насыпать краситель и соль, перемешать.
  3. Заранее замоченную ткань опустить в емкость и вываривать в течение часа.
  4. Вытащить и поласкать в холодной воде с уксусом.

Объемы красителя, воды и соли, обычно указываются на пакетике с красителем.  Сами красители продаются в специализированных магазинах.

Как сшить парус

Кратко рассказать о порядке пошива не получится, но можно дать несколько практических советов:

  1. Материал нужно приобретать с запасом на швы.
  2. Перед пошивом, необходимо сделать выкройку в полный размер. Для этого стоит начертить предполагаемый вид паруса на деревянном полу.
  3. Наиболее сложный в исполнении – это четырехугольный парус, а самый простой – треугольный.
  4. После раскроя можно будет раскладывать материал, и кроить, с учетом всех тонкостей и с выделением важных точек готовой вещи.

Последовательность разметки для шитья парусов.

Процедура пошива паруса не простая. В ней много тонкостей, о которых знают  только специалисты, потому доверить данную работу стоит все же мастеру.

Видео

Где применяется брезент и парусина с пропиткой смотрите в этом видео:

Выводы

  1. Парусина – это очень прочный и надежный материал, который не боится воды, солнца и не поддается на разрыв.
  2. Материал изготавливается из толстых натуральных волокон, которые могут быть пропитаны специальным составом для повышения прочности.
  3. Уход очень простой и любой владелец такой вещи справиться с процедурой без проблем.
  4. Легко можно окрасить в другой цвет даже в домашних условиях, но для этого потребуется анилиновая краска. Такой краской красят и мешковину.

разбираемся в фасонах, материалах + тест

Брюки женские могут быть женственными, сексуальными, деловыми, праздничными или романтичными. Несмотря на то, что изначально позаимствованы они в мужском гардеробе. Сегодня это неотъемлемая часть и женского гардероба. Далее Вы узнаете о женских брюках всё.

Давайте же разберемся во всех тонкостях брюк в целом и организации их выбора в частности. Сегодня гардероб ни одной женщины не обходится без брюк. Они входят в базовый гардероб, могут быть различными по фасону, стилю, длине, ширине, цвету и отделке. Они могут входить в брючный комплект или быть самостоятельным элементом гардероба. При этом существует множество фасонов, которые ежегодно изменяются, дополняются и видоизменяются дизайнерами. Брюки могут входить в луки разного значения, идете ли Вы на пляж, на работу или выставку.  Брюки удобны, практичны, красивы, стильны, женственны. Поэтому любимы как дизайнерами, так и женщинами, которые их носят.

Брюки могут подчеркнуть как независимость и сильный характер женщины, так и ее хрупкость, нежность и романтичность. Правильно подобранная модель брюк способна подчеркнуть достоинства, и скрыть недостатки фигуры. Брюки могут быть недорогими или очень дорогими по стоимости. Могут подчеркнуть статус или стиль. Брюки женские любимы женщинами, как в повседневной жизни, так и моделями и звездами на красной дорожке. Брюки женские — целая высокотехнологичная сфера, направленная на то, чтобы каждая женщина чувствовала себя стильно, женственно и комфортно.

Читай до конца: узнаешь о брюках всё и сможешь выбрать свою идеальную модель, пройдя тест

Читайте также: Базовый зимний гардероб 2018/2019: 10 самых нужных вещей

Классификация женских брюк по фасонам

Классифицировать брюки женские можно по разным параметрам:

  • Во-первых по предназначению, для офиса, повседневной носки и спортивные,
  • Во-вторых, по фасонам, которые детально будут рассмотрены далее, всего 26 разных фасонов,
  • В-третьих, по материалу, более 10 возможных вариантов,
  • В-четвертых, по самостоятельности, то есть как самостоятельный элемент образа или же элемент брючного костюма.

Классические брюки женские

Классические брюки женские представляют собой брюки прямого кроя. Могут быть с ярко выраженными стрелками. Как правило, это офисный вариант. Но могут быть и без стрелок. Такие брюки чаще всего имеют среднюю посадку и длину до середины пятки. Могут быть и исключения, когда брюки имеют заниженную или завышенную талию и отличающуюся от нормы длину. При этом классические брюки могут быть элементом делового брючного костюма. Но могут быть и элементом kasual look.

Классические брюки могут иметь слегка зауженный вариант, но при этом ширина брюк по всей длине должна быть одинаковая. Пояс ярко выраженный, может быть под ремешок. А аккуратные прорезные карманы имеют более функциональную значимость, чем эстетическую.

Классические брюки являются одной из самых популярных моделей, так как существуют вне времени, моды и сезона. Они могут подчеркнуть строгий офисный стиль или же свободный уличный образ. Такие брюки, как правило, за счет своего фасона и посадки подходят любой женщине. А за счет стрелок могут удлинить фигуру и сделать ее визуально стройнее.

Спортивные женские брюки

Ярким контрастом классическому варианту женских брюк являются спортивные брюки. Которые сегодня могут использоваться не только для занятий спортом, но и во время активного образа жизни. Входить как в повседневный, так и в романтичный образ.

Спортивные брюки представляют собой брюки свободного кроя на манжетах, штрипках или без них. Могут иметь глубокие карманы или не иметь их совсем. Посадка, как правило, средняя, на резинке или поясе с застежкой или завязками.

Скинни

Скинни — откровенно облегающие силуэт по всей длине брюки, соответственно подчеркивающие все формы. Поэтому подходят конечно всем, но рекомендованы стройным дамам без излишеств. Могут иметь среднюю, низкую или завышенную талию. Классическую или укороченную длину. Могут быть в составе повседневного костюма или самостоятельным элементом kasual look.

Для неидеальной фигуры, чтобы носить брюки скинни, достаточно правильно выбрать верх. Например, свободный блузон, рубашку или тунику оверсайз.

Брюки дудочки

Данный вид брюк имеет прямой фасон на талии и бедрах, при этом сидит не в обтяжку. Но зато сужаются книзу и обтягивают ноги. Могут входить в деловой, повседневный или вечерний лук. При этом могут иметь стрелки, карманы, подвороты, длину 7/8. Но, как правило, сидят на бедрах и имеют заниженную талию.

Брюки слим

Брюки слим зауженные брюки, плотно прилегающие в талии и бедрах и слегка свободные, прямые от коленей и ниже. При этом они ноги не обтягивают, как скинни. В этом и заключается их главное отличие. Длина, отделка и высота посадки может быть разной.

Брюки бананы

Брюки бананы имеют складки на талии, за счет которых создается дополнительный объем в области бедер и слегка зауженный низ. То есть визуально каждая штанина напоминает банан, отсюда и название. Данная модель появилась в 80-х и сегодня снова на пике популярности, что доказывает цикличность моды.

Брюки галифе

Отличаются от предыдущего варианта тем, что объем в области бедер более объемен и может спускаться до колен, а вот низ брюк очень плотно сидит на лодыжке. Идеально сидят на девушках, которым не хватает своих объемов в бедрах. Модель взята у военных и может быть смело отнесена к стилю Military.

Каррот

Брюки каррот, от английского «морковка». Имеют широкий верх, постепенно сужаются к низу. При этом у брюк каррот завышенная талия. А вот длина может быть как классической, так и 7/8. Часто эта модель имеет защипы или складки на талии.

Брюки чиносы

Чиносы еще одна разновидность брюк, имеющая впереди в области талии защипы. Но в отличие от предыдущего варианта книзу они сужаются не плотно по ноге, а образую прямые брючины. По бокам имеют врезные карманы и выполняются, как правило, из хлопковой, льняной ткани, без стрейча. Эта модель может стать частью, как делового, так и повседневного лука.

Брюки клеш

Брюки клеш, всем известная модель, в которой штанины от бедра или колена расширяются книзу. При этом посадка и отделка может быть любой. А вот длина чаще всего классическая или удлиненная.   Эта модель считается одной из самых женственных и романтичных.

Брюки палаццо

Брюки палаццо с высокой линией талии, плотно облегающие ее. А далее расширяющиеся книзу легкими, струящимися фалдами. Широкие брюки из легкой воздушной ткани настолько широки, что напоминают юбку, поэтому иногда называются «юбка — брюки». В классическом варианте смотрятся стильно, легко и женственно. Могут иметь слегка удлиненную или классическую длину.

Кюлоты

Кюлоты — это укороченные широкие брюки А — силуэта. Которые по длине могут быть от чуть ниже колена до 7/8. Но всегда в широком варианте. Шьют кюлоты из плотной ткани, которая может держать форму. Модель скрывает широкие бедра и подчеркивает стройную талию.

Брюки бойфренды

Бойфренды — брюки прямого кроя, сидящие комфортно и непринужденно, как мужские. При этом они могут иметь стрелки, подвороты, карманы и совсем недолжны выглядеть небрежно и мешковато. Они должны хорошо сидеть на поясе, но быть свободными в области бедер и голеней. А также они имеют слегка заниженную талию и паховый шов. Бойфренды не имеют декора, страз и прочей женской мишуры. Но могут иметь потертости и признаки старины.

Леггинсы

Леггинсы — исключительно женский фасон брюк, из эластичного материала, плотно сидящие по всей длине, от пояса до щиколоток, без застежек.  Они могут быть спортивными и повседневными. Спортивные, как правило, шьются из дышащего и впитывающего влагу материала и могут называться тайтсы. А повседневные могут быть из шелка, шерсти, трикотажа, хлопка, бархата, кашемира, искусственной или натуральной кожи с добавлением нейлона, эластана, лайкры. Зимние варианты могут быть на меху или флисе. В зависимости от расцветки, они могут называться джеггинцами, если рисунок повторяет деним. К леггинсам можно отнести термобелье и все виды спортивных обтягивающих брюк. Расцветка у леггинсов ограничивается только Вашей фантазией, или фантазией производителя. Это и однотонные, и джинсовые, и с различными принтами. Могут быть леггинсы и комбинированными по материалам, с кружевными, кожаными или бархатными вставками. Леггинсы не подходят в качестве офисного варианта, но могут стать отличным вариантом для прогулок и занятий спортом.

Леггинсы в зависимости от длины могут называться велосипедками, длина которых будет выше колена. При длине чуть ниже колена это уже будут бриджи. Классический же вариант леггинсов имеет длину до щиколотки.

Лосины

Еще одним видом плотно обтягивающих брюк являются лосины. Лосины пришли к нам из мужского гардероба и раньше шились исключительно из кожи лося, отсюда и название. Отличием от леггинсов является использование для пошива исключительно синтетических материалов. К тому же на лосины не возлагается согревающая функция. Расцветку лосины могут иметь также абсолютно любую, но чаще всего с характерным блеском.

Шаровары

К шароварам можно отнести любые брюки плотно сидящие на поясе и обтягивающие щиколотку, при этом имеющие свободный или широкий крой между ними. Шаровары имеют простой крой и минимум декора. Шьются всегда из натуральных хлопковых материалов.

Брюки афгани

Чаще всего летние брюки с низкой посадкой, сшитые из легкого шифона или шелка. Имеют плотно обтягивающий пояс, низкую пройму и обхватывающие щиколотки манжеты. Как видно из названия пришел фасон с востока, из Афганистана и является разновидностью шаровар. Афгани могут быть однотонными, но чаще всего имеют яркую расцветку в стиле хип-хоп или пэчворк.

Брюки карго

Карго — это брюки женские в стиле Military. Характеризуются свободным кроем и наличием множества карманов, спереди, сзади, на коленях, сбоку. Брюки имеют однотонную расцветку оливкового, песочного, бежевого, зеленого, коричневого, черного, хаки оттенка. Брюки могут иметь различные виды декора, в виде кнопок, заклепок, пуговиц, пряжек.

За счет разного количества карманов, их расположения, исполнения и декора данная модель может подойти всем типам фигуры. Девушкам с недостатком объема в бедрах необходимо выбрать модели с заниженной талией и объемными «декорациями». Обладательницам же пышных форм стоит отдать предпочтение моделям с минимумом объемных элементов в области

плотный - Перевод французский - Linguee

Мы ездим на или g h плотных f o re sts и мы видим [...]

заснеженных пика и ледников на заднем плане.

the-great-adventure.fr

Durant la journe на

[...] traverse d es для ts denses et на pe roit [...]

en arrire-plan des pics enneigs et des glaciers suspendus.

the-great-adventure.fr

В отапливаемом доме le s s плотный w a rm воздух поднимается и расширяется, [...]

создает зону с более высоким давлением в верхней части дома.

nilan.ca

Dans une maison

[. ..] chauffe, l'a ir cha ud m oi ns плотный s ' l ve et p re nd de [...]

l'expansion, crant ainsi une zone de pression plus

[...]

leve prs du niveau suprieur de la maison.

nilan.ca

Dense l a ye RS устойчивы к царапинам, расслоению, [...]

и агрессивных средах, а также может выдерживать очень высокую оптическую мощность.

ino.ca

D es rev tem ent s denses a ffi che nt de b onnes [...]

защиты от внешних воздействий, защиты от внешних воздействий, защиты от внешних воздействий,

[...]

ru plus de pouvoir soutenir de trs fortes puissances optiques.

ino.ca

Готовые объемы распыления

[...] должен быть увеличен при посадке листвы e i s плотный .

uap.ca

Lorsque le

[...] feuillage d es pla ntes e st плотный, l e volu me d e pulvrisation [...]

doit tre augment.

uap.ca

Морские вши не вредны в

[...] малые числа, b u t плотный c r ow ding in fish [...]

фермы могут способствовать быстрому и смертоносному распространению этих паразитов.

www2.parl.gc.ca

Les poux du poisson ne font pas de dommages lorsqu'ils sont peu

[...] nombreu x, mai s причина de la d en sit de [...]

Население рыбоводства, ces паразитов

[...]

человек, которые воспроизводят массивы Rapidement et entraner des dommages.

www2.parl.gc.ca

Речь идет о

[. ..] крест-накрест на a плотный n e tw натуральный [...]

и искусственные водные пути.

eur-lex.europa.eu

L'aire considre Possde un Rseau

[...] hydrographique naturel et a rtif icie l плотный .

eur-lex.europa.eu

D RC ' s плотный f o re sts не дает никаких возможностей [...] №

от выпаса скота и трипаносомоза, переносимого мухой цеце, является эндемичным для большинства равнинных районов.

helio-international.org

L a для t плотный n ' a p as de p turage [...]

et la trypanosomiase, vhicule par la mouche ts-ts svit l'tat endmique dans la

[...]

plupart des rgions basses du pays.

гелио-международный. org

Изобразите город с th a плотным n e tw ork этой системы.

Innovcity.com

Imaginez une grande ville quip

[...] d ' un r seau tr s плотный d e c e sys t me.

Innovcity.от

При каких обстоятельствах a r e плотный n e tw orks более полезны?

ocol.gc.ca

Dans quelles

[...] circo ns tance s les r seau x denses s ont pl us utiles?

ocol.gc.ca

Небольшие общины аборигенов

[...] характеризует d b y плотный n e tw орков отношений, [...]

, в результате чего деидентификация человека

[. ..] Данных

часто недостаточно для маскировки идентификаторов, даже если данные агрегированы.

pre.ethics.gc.ca

Les petites communauts автохтоны se

[...] caract r isent pa r des r se aux d e отношений [...]

trs dvelopps, ce qui signifie souvent

[...]

que l'anonymisation des donnes Individualuelles nesuppit pas disimuler les identity, mme en cas d'agrgation des donnes.

pre.ethics.gc.ca

Повышение плотности железнодорожного движения, особенно на

[...] подход h t o плотный u r ba n площадей, требуется [...]

снижение уровня шума.

e-accessibility.info

La densification du trafic ferroviaire, notamment l'approche des

[...] зоны ur baine s denses, exige d e rduire [. ..]

les nuisances sonores.

e-accessibility.info

Его часто называют как a плотный м e на с большим количеством [...]

вкус, удовлетворяющий вас больше при меньшем количестве еды.

canada2010.gc.ca

Le bison est souvent

[...] considr comm e une v ian de density et ri che e n saveurs, [...]

qui vous rassasie tout en mangeant moins.

canada2010.gc.ca

Кроме того, эти

[...] сети развернуты d i n плотные g r как s, полосатые [...]

баса занимают редко.

dfo-mpo.gc.ca

De plus, ces filets sont dploys

[...] dans le s he rbie rs denses, u n ha bita t редкость [. ..]

frquent par le bar ray.

dfo-mpo.gc.ca

Dense a n d sharp, это хорошо [...]

охлажденный театральный аперитив предлагает дать волю своей фантазии.

dopagne.com

Dense et in cis if, c et apritif [...]

thtral bien frapp vous serve toutes les fantaisies.

dopagne.com

Используя его

[...] убедительный тон vo ic e , плотный a n d спокойный, он был [...]

способен передавать доктрину так же, как и человечество.

curia.op.org

Утилисант сын тон

[...] de vo ix чел uas if , плотный e t tra nquil le , il tait [...]

, способный преобразовывать доктрину в человечество.

curia. op.org

Несколько новых треков, высокопроизводительная операционная система для

[...] высокий расход на линии с i n плотный a r ea s и новые ставки [...]

расписание все поощряют естественные

[...]

распределение пассажиров во времени.

e-accessibility.info

Quelques voies nouvelles, un systme

[...]

Производительность эксплуатации permettant un haut dbit

[...] de lig ne en z one s denses e t u ne no uv elle tarification [...]

избранное натуральное разделение

[...]

des voyageurs au fil des heures.

e-accessibility.info

В Черном Пригорде, в самом сердце холмистой местности, перемежается с

[...] превосходные луга a n d густые s t re леса [. ..]

разных видов.

patrice-besse.co.uk

En Prigord Noir, au cur d'une campagne au Relief vallonn, ponctu de belles prairies et

[...] d'tendue s de b ois denses aux ess en ces варьируется.

patrice-besse.com

F o r плотный n u t травостоя и кряква, используйте [...]

от 7 до 8,5 литров на гектар.

uap.ca

En cas d ' Infe stat io n плотный d e chie nden t et de [...]

Суше съедобный, утилизатор 7 8,5 л / га.

uap.ca

Эффекты нутра т.е. n t - плотный d i et , богатый витаминами, должен [...]

станет очевидным в течение трех месяцев.

eczemacanada. ca

Les effets d'une alimentation riche en Nut me nts et en vi таминов [...]

devraient tre ressentis dans une priode de trois mois.

eczemacanada.ca

Дублирование цветков дает цветку nt a плотную f l ow ering, что намного значительнее, чем одиночное цветение эйфории.

salonduvegetal.com

La duplicature des fleurs confre la plante une densit de Florison beaucoup плюс важно que sur les euphorbes fleurs simples.

salonduvegetal.com

В Алжире есть сеть ve r y плотная r o ad и [...]

разветвленная школьная, профессиональная и образовательная инфраструктура.

arabhumanrights.org

L'Algrie qui

[...] dispose d'u n rsea u t rs плотный de rou tes, et d'une [. ..]

важных школьника инфраструктуры, образования и образования.

arabhumanrights.org

Это включает в себя смещение существующих потоков трафика и создание каналов для любых

[...]

дальнейший рост таким образом, чтобы люди и окружающая среда могли разумно выжить в

[...] increasi ng l y плотно p o pu плоская площадь.

europarl.europa.eu

Cela implique un glissement des flux de transport existants et la canalisation d'une ventuelle croissance Supplmentaire d'une faon qui

[...]

Permette aux tres et l'environnement de Survivre Raisonnablement на ООН

[...] Territoire de pl us en plus densment peup l .

europarl.europa.eu

Я имею в виду необходимость личной, индивидуальной автономии для

[...]

венгров разбросаны по стране, а потребность в

[. ..] территориальная автономия для re a s плотно p o pu , зарезервированных венграми.

europarl.europa.eu

Je fais rfrence tant l'autonomie staffle, индивидуально для лесов Hongrois

[...]

disperss travers tout le pays qu 'la ncessit d'une autonomie

[...] территория po ur le s z one s densment p eup le s de Ho ngrois.

europarl.europa.eu

Проект значительно повысит доступность в пределах

[...]

центр города (район с большим количеством административных и коммерческих

[...] объектов) и sev er a l плотно p o pu закрытых зон.

bei.europa.eu

Le projet va linkedin considrablement les dplacements dans le center-ville

[...]

(зона qui compte un grand nombre de services administratifs et de commerces) и

[. ..] dans p lu sieu rs Quartiers fo rtement peu pl s.

bei.europa.eu

Следовательно, они рискуют получить свой

[...] ракеты lan d i n плотно p o pu lated (палестинский) [...]

площадей, как уже было в прошлом.

esisc.net

En consquence, ils prennent le risque de voir

[...]

leurs roquettes retomber в зонах

[...] (palestin , т.е. nnes) densment peupl e scom [...]

Cela s'est dj produit par le pass.

esisc.net

Насколько я понимаю, один из предложенных сайтов

[...] находится в а густо п о о.у. жилой с латами [...]

район недалеко от центра.

www2.parl.gc.ca

Je crois comprendre que l'un des endroits proposs se situe dans un

[. ..] Quartier RS ​​ id entie l densment p eupl q ui se [...]

Trouve Prs Du Center-Ville.

www2.parl.gc.ca

L e s s плотно p o pu В сельских или отдаленных регионах, включая приграничные районы, можно попытаться использовать это развитие в своих интересах и привлечь жителей предлагая им другой образ жизни, чем в городах и городах и o th e r плотно p o pu населенных пунктов.

eur-lex.europa.eu

Les rgions mo ins peuples , ru ra les ou priphriques, y included les zone frontalires, peuvent essayer d'en profiter для одежды для жителей en leur offrant des mode de vie diffrents de ceux des villes et au tres zon es densment pe upl es .

eur-lex.europa.eu

Амазонка - Giantess Wiki

Амазонка (также называемая амазонка [1] , хотя это слово используется, скорее, чтобы избежать путаницы в общем наименование амазонки), часто также называемая высокой женщиной , - это женщина, которая больше обычного как природа допускает , то есть законы физики и биологии допускают их существование.Сообщество GTS обычно (не всегда) считает их от 1,8 метра до 3 метров .

Слово амазонка происходит из греческой мифологии, в которой говорится о женщинах из чисто матриархального народа, хранившего вражду с греками. В начале Нового времени этот термин относился к женщинам-воинам в целом.

Амазонка для них - женщина-воин, часто более сильная, чем обычно, а иногда и с замечательной мускулатурой.Это не обязательно выше нормы.

  • Амазонки по мнению греков: женщины не высокие, но сильные.

  • Чудо-женщина в современном обществе считается амазонкой, потому что она женщина-воин.

Amazon , для них это то, что было определено в начале этой статьи, то есть высокая женщина:

  • 1.57 м против 2,02 м. Очевидно, что тот, что справа, предназначен для сообщества GTS - amazon .

  • У нас нет их точной высоты, но мы можем сделать вывод, что женщина справа - это амазонка .

Giantess Wiki терпит и принимает высоких женщин?

Краткий ответ: в большинстве случаев Giantess Wiki не принимает или не терпит их

Trijntje Keever : самая высокая женщина в истории.В 17 лет она измеряла больше, чем все мужчины в Европе.

Giantess Wiki больше фокусируется на гигантских женщинах , то есть на тех, чей размер превышает реальность (то есть вымышленный). Самые высокие женщины в истории человечества достигли высоты 2,55 метра, это означает, что Giantess Wiki выберет женщин ростом выше 2,55 метра.

Однако могут быть исключения либо из-за релевантности персонажа (реального или вымышленного), либо из-за того, что контекст ее истории оправдывает это.

Если вы хотите обсудить случай с какой-то высокой женщиной (удивительной), которая заслуживает изучения в Giantess Wiki, сделайте это на форуме: [???]

Интервалы допустимого роста, чтобы считаться высокой женщиной

Минимальный и максимальный рост в зависимости от возраста:

Возраст (в годах)

Средняя высота (в см) *

Минимальная высота (в см) **

Максимальная высота (в см) ***

1 74.1 80 117
2 85,5 91,5 134
3 94 103 150
4 100,3 110 160
5 107,9 118,5 173
6 115,5 123,5 180
7 121. 1 130 190
8 128,2 137 200
9 133,3 142 207
10 138,4 148,5 216
11 144 156,5 228
12 149,8 164 240
13 156.7 167 243
14 158,7 171 250
15 159,7 172 252
16 и 18 162 173 254
18 и более 163 175 255

* Источник: https://www.disabled-world.com/calculators-charts/height-weight-teens.php

** По среднему значению для девочки / подростка / женщины считается высоким.

*** По среднему росту Трийнтье Кевер: самая высокая женщина в истории.

  • В случае, если рост женщины меньше минимального, но очень приблизительный, его можно рассматривать в качестве статьи, хотя она должна казаться высокой по сравнению с людьми, которые живут.
  • Таблица будет выглядеть так:
Если женщина выше, чем разрешено в таблице, то эта женщина считается великаншей .

Некоторые высокие женщины (амазонки), которые были приняты на эту вики

Изображение Статья по теме Описание Размер (в метрах)

Моробоши Кирари

Несмотря на то, что она не достаточно велика, чтобы считаться великаншей, она привыкла к нескольким «шуткам», где ее считают великаншей. Эти «шутки» доходили до того, что этот персонаж превращался в великаншу в видеоигре. 1,82 - 1,85

Нико Робин

Рост не делает ее достойной титула великанши. Однако в своей исходной серии (One Piece) у нее есть возможность создавать копии частей своего тела большого размера (полу-великанша). 1,88

Trijntje Keever

Она была самой высокой женщиной в истории. Ее рост определяет границу, отделяющую высокую женщину (амазонку) от великанши.Другими словами, она стала бы считаться одновременно как высокая женщина (амазонка) и как великанша. 2,55

Отори Вивьен

Она считается высокой женщиной для своего возраста (15), и из-за ее роста ее не приняли бы в эту вики («естественным» образом она не великанша). Однако способность стать великаншей она получила благодаря НЛО-Человеку (искусственная великанша).

Футурама - SE3-EP05

  • Амазонки почти размером с мини-великаншу, и тема «разницы в размерах» должным образом раскрыта в этом эпизоде ​​.
  • Главные герои прибывают на планету, полную амазонок и полностью матриархальную. Мужчин наказывают «смертью по сну сну». Этот эпизод важен для сообщества GTS, так как с здесь рождается мем «смерть от сну сну» .
2,55 - 3,5
(Отсутствует изображение) (Ран, Девушка-самурай) Белый нордид. Культурные и расовые различия. 2,55 ???

Разъяснение

Амазонки не обязательно должны быть мускулистыми. Определение требует только, чтобы они были от 1,8 до 3 метров (приблизительно), чтобы они могли иметь любую форму тела (то есть они могут быть: очень толстыми, очень худыми и т. Д.).

Общая информация

  • Амазонки обычно очень высокие женщины, и причины их высокого роста связаны с занятиями спортом (баскетбол, волейбол и другие виды спорта) или с теми, кто страдает гигантизмом (болезнью).
  • « Death by Snu Snu! » - мем, связанный с амазонками.

Опрос

Вам нравится РАЗМЕР АМАЗОНИЦ?

Проголосуйте ниже.

С момента создания опроса в 12:04, 20 июля 2020 было подано 0 голосов.

идентификатор опроса A4A63B1EC0612575E238514561827D68


Банкноты

💬💬 Комментарии и рейтинг ⭐⭐

Последовательная модель

Автор: fchollet
Дата создания: 12.04.2020
Последнее изменение: 12.04.2020
Описание: Полное руководство по последовательной модели.

Посмотреть в Colab Исходный код GitHub


Настройка

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

Когда использовать последовательную модель

Модель Sequential подходит для простой стопки слоев где каждый слой имеет ровно один входной тензор и один выходной тензор .

Схематично следующая модель Sequential :

  # Определить последовательную модель с 3 слоями
модель = керас.Последовательный (
    [
        Layers.Dense (2, Activation = "relu", name = "layer1"),
        Layers.Dense (3, Activation = "relu", name = "layer2"),
        Layers.Dense (4, name = "layer3"),
    ]
)
# Вызов модели на тестовом входе
х = tf.ones ((3, 3))
y = модель (x)
  

эквивалентно этой функции:

  # Создать 3 слоя
Layer1 = Layers.Dense (2, Activation = "relu", name = "layer1")
Layer2 = Layers.Dense (3, Activation = "relu", name = "layer2")
Layer3 = Layers.Dense (4, name = "layer3")

# Вызов слоев на тестовом входе
х = tf.единицы ((3, 3))
y = слой3 (слой2 (слой1 (x)))
  

Последовательная модель не подходит когда:

  • Ваша модель имеет несколько входов или несколько выходов
  • Любой из ваших слоев имеет несколько входов или несколько выходов
  • Вам нужно сделать общий доступ к слоям
  • Вам нужна нелинейная топология (например, остаточное соединение, модель)

Создание последовательной модели

Вы можете создать Последовательную модель, передав список слоев в Последовательную конструктор:

  модель = keras. Последовательный (
    [
        Layers.Dense (2, Activation = "relu"),
        Layers.Dense (3, Activation = "relu"),
        слои плотные (4),
    ]
)
  

Его слои доступны через слоев атрибут:

  [,
 ,
 ]
  

Вы также можете создать последовательную модель постепенно с помощью метода add () :

  модель = keras.Последовательный ()
model.add (Layers.Dense (2, Activation = "relu"))
model.add (Layers.Dense (3, Activation = "relu"))
model.add (Layers.Dense (4))
  

Обратите внимание, что есть также соответствующий метод pop () для удаления слоев: Последовательная модель ведет себя очень похоже на список слоев.

  model.pop ()
print (len (model.layers)) # 2
  

Также обратите внимание, что конструктор Sequential принимает аргумент name , как и любой слой или модель в Керасе. Это полезно для аннотирования графиков TensorBoard с семантически значимыми именами.

  модель = keras.Sequential (name = "my_sequential")
model.add (Layers.Dense (2, Activation = "relu", name = "layer1"))
model.add (Layers.Dense (3, Activation = "relu", name = "layer2"))
model.add (Layers.Dense (4, name = "layer3"))
  

Задание формы ввода заранее

Как правило, все слои в Keras должны знать форму своих входов. чтобы иметь возможность создавать свои веса.Итак, когда вы создаете слой вроде это изначально не имеет веса:

  слой = слои плотные (3)
layer.weights # Пусто
  

Он создает свои веса при первом вызове на входе, поскольку фигура весов зависит от формы входов:

  # Вызов уровня на тестовом входе
х = tf.ones ((1, 4))
y = слой (x)
layer.weights # Теперь у него есть веса формы (4, 3) и (3,)
  
  [9, -0,7113838],
        [0,4508165, 0,80212307, 0,54930305],
        [0,47127366, 0,77359426, 0,6605067],
        [0,28070033, 0,01403308, -0,62135905]], dtype = float32)>,
 ]
  

Естественно, это относится и к последовательным моделям. Когда вы создаете экземпляр Последовательная модель без формы ввода, она не «построена»: у нее нет весов. (и звонит модель.weights приводит к ошибке, указывающей именно это). Гири созданы когда модель впервые видит некоторые входные данные:

  модель = keras.Sequential (
    [
        Layers.Dense (2, Activation = "relu"),
        Layers.Dense (3, Activation = "relu"),
        слои плотные (4),
    ]
) # На данном этапе весов нет!

# На данный момент вы не можете этого сделать:
# model.weights

# Вы также не можете этого сделать:
# model.summary ()

# Вызов модели на тестовом входе
х = tf.ones ((1, 4))
y = модель (x)
print ("Количество весов после вызова модели:", len (model.веса)) # 6
  
  Количество весов после вызова модели: 6
  

После того, как модель «построена», вы можете вызвать ее метод summary () , чтобы отобразить ее содержание:

  Модель: "последовательный_3"
_________________________________________________________________
Слой (тип) Параметр формы вывода #
================================================== ===============
плотный_7 (плотный) (1, 2) 10
_________________________________________________________________
плотный_8 (плотный) (1, 3) 9
_________________________________________________________________
плотный_9 (плотный) (1, 4) 16
================================================== ===============
Всего параметров: 35
Обучаемые параметры: 35
Необучаемые параметры: 0
_________________________________________________________________
  

Однако это может быть очень полезно при пошаговом построении последовательной модели. чтобы иметь возможность отображать сводку модели на данный момент, включая текущую форма вывода.В этом случае вы должны начать свою модель, передав Input объект вашей модели, чтобы он знал свою форму ввода с самого начала:

  модель = keras.Sequential ()
model.add (keras.Input (shape = (4,)))
model.add (Layers.Dense (2, Activation = "relu"))

model.summary ()
  
  Модель: "последовательный_4"
_________________________________________________________________
Слой (тип) Параметр формы вывода #
================================================== ===============
плотный_10 (плотный) (нет, 2) 10
================================================== ===============
Всего параметров: 10
Обучаемые параметры: 10
Необучаемые параметры: 0
_________________________________________________________________
  

Обратите внимание, что объект Input не отображается как часть модели .слоев , т.к. это не слой:

  []
  

Простая альтернатива - просто передать аргумент input_shape вашему первому слой:

  модель = keras.Sequential ()
model.add (Layers.Dense (2, Activation = "relu", input_shape = (4,)))

model.summary ()
  
  Модель: "sequence_5"
_________________________________________________________________
Слой (тип) Параметр формы вывода #
================================================== ===============
плотный_11 (плотный) (нет, 2) 10
================================================== ===============
Всего параметров: 10
Обучаемые параметры: 10
Необучаемые параметры: 0
_________________________________________________________________
  

Модели, построенные с предопределенной формой ввода, подобной этой, всегда имеют веса (даже до просмотра каких-либо данных) и всегда иметь определенную форму вывода.

В общем, рекомендуется всегда указывать форму ввода Последовательной модели заранее, если вы знаете, что это такое.


Стандартный рабочий процесс отладки: add () + summary ()

При построении новой последовательной архитектуры полезно наращивать слои с add () и часто печатают сводки моделей. Например, это позволяет отслеживать, как складывается стек из слоев Conv2D и MaxPooling2D . карты характеристик изображения с пониженной дискретизацией:

  модель = keras.Последовательный ()
model.add (keras.Input (shape = (250, 250, 3))) # 250x250 изображений RGB
model.add (Layers.Conv2D (32, 5, strides = 2, activate = "relu"))
model.add (Layers.Conv2D (32, 3, Activation = "relu"))
model.add (Layers.MaxPooling2D (3))

# Сможете ли вы угадать текущую форму вывода на данный момент? Возможно нет.
# Давайте просто напечатаем:
model.summary ()

# Ответ был: (40, 40, 32), поэтому мы можем продолжать понижать дискретизацию ...

model.add (Layers.Conv2D (32, 3, Activation = "relu"))
model.add (Layers.Conv2D (32, 3, Activation = "relu"))
модель.добавить (слои.MaxPooling2D (3))
model.add (Layers.Conv2D (32, 3, Activation = "relu"))
model.add (Layers.Conv2D (32, 3, Activation = "relu"))
model.add (Layers.MaxPooling2D (2))

# И сейчас?
model.summary ()

# Теперь, когда у нас есть карты функций 4x4, пора применить глобальный максимальный пул.
model.add (слои.GlobalMaxPooling2D ())

# Наконец, мы добавляем классификационный слой.
model.add (Layers.Dense (10))
  
  Модель: "sequence_6"
_________________________________________________________________
Слой (тип) Параметр формы вывода #
================================================== ===============
conv2d (Conv2D) (Нет, 123, 123, 32) 2432
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) (Нет, 121, 121, 32) 9248
_________________________________________________________________
max_pooling2d (MaxPooling2D) (Нет, 40, 40, 32) 0
================================================== ===============
Всего параметров: 11,680
Обучаемые параметры: 11,680
Необучаемые параметры: 0
_________________________________________________________________
Модель: "sequence_6"
_________________________________________________________________
Слой (тип) Параметр формы вывода #
================================================== ===============
conv2d (Conv2D) (Нет, 123, 123, 32) 2432
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) (Нет, 121, 121, 32) 9248
_________________________________________________________________
max_pooling2d (MaxPooling2D) (Нет, 40, 40, 32) 0
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D) (Нет, 38, 38, 32) 9248
_________________________________________________________________
conv2d_3 (Conv2D) (Нет, 36, 36, 32) 9248
_________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (Нет, 12, 12, 32) 0
_________________________________________________________________
conv2d_4 (Conv2D) (Нет, 10, 10, 32) 9248
_________________________________________________________________
conv2d_5 (Conv2D) (Нет, 8, 8, 32) 9248
_________________________________________________________________
max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (Нет, 4, 4, 32) 0
================================================== ===============
Всего параметров: 48 672
Обучаемые параметры: 48 672
Необучаемые параметры: 0
_________________________________________________________________
  

Очень практично, правда?


Что делать, если у вас есть модель

Когда ваша модель архитектуры будет готова, вы захотите:


После построения последовательной модели она ведет себя как функциональный API. модель.Это означает, что каждый слой имеет вход и выводит атрибут . Эти атрибуты можно использовать для интересных вещей, например быстро создание модели, которая извлекает выходы всех промежуточных слоев в Последовательная модель:

  initial_model = keras.Sequential (
    [
        keras.Input (shape = (250, 250, 3)),
        Layers.Conv2D (32, 5, strides = 2, activate = "relu"),
        Layers.Conv2D (32, 3, Activation = "relu"),
        Layers.Conv2D (32, 3, Activation = "relu"),
    ]
)
feature_extractor = керас.Модель(
    input = initial_model.inputs,
    output = [layer.output для слоя в initial_model.layers],
)

# Вызов функции извлечения при тестовом входе.
x = tf.ones ((1, 250, 250, 3))
features = feature_extractor (x)
  

Вот аналогичный пример, который извлекает элементы только из одного слоя:

  initial_model = keras.Sequential (
    [
        keras.Input (shape = (250, 250, 3)),
        Layers.Conv2D (32, 5, strides = 2, activate = "relu"),
        Layers.Conv2D (32, 3, Activation = "relu", name = "my_intermediate_layer"),
        слои.Conv2D (32, 3, Activation = "relu"),
    ]
)
feature_extractor = keras.Model (
    input = initial_model.inputs,
    output = initial_model.get_layer (name = "my_intermediate_layer"). output,
)
# Вызов функции извлечения при тестовом входе.
x = tf.ones ((1, 250, 250, 3))
features = feature_extractor (x)
  

Трансферное обучение с последовательной моделью

Трансферное обучение состоит из замораживания нижних слоев модели и только обучения верхние слои. Если вы не знакомы с ним, обязательно прочтите наше руководство передать обучение.

Вот две распространенные схемы трансферного обучения с использованием последовательных моделей.

Сначала предположим, что у вас есть последовательная модель, и вы хотите заморозить все слои кроме последнего. В этом случае вы просто перебираете model.layers и установите layer.trainable = False на каждом слое, кроме последний. Как это:

  модель = keras.Sequential ([
    keras.Input (форма = (784))
    Layers.Dense (32, активация = 'relu'),
    слои.Плотный (32, активация = 'relu'),
    Layers.Dense (32, активация = 'relu'),
    слои плотные (10),
])

# Предположительно вы захотите сначала загрузить предварительно натренированные веса.
model.load_weights (...)

# Заморозить все слои, кроме последнего.
для слоя в model.layers [: - 1]:
  layer.trainable = Ложь

# Перекомпилируйте и тренируйте (это обновит вес только последнего слоя).
model.compile (...)
model.fit (...)
  

Другой распространенный план - использование последовательной модели для стекирования предварительно обученного модель и несколько недавно инициализированных слоев классификации.Как это:

  # Загрузить сверточную базу с предварительно натренированными весами
base_model = keras.applications.Xception (
    weights = 'imagenet',
    include_top = Ложь,
    pooling = 'avg')

# Заморозить базовую модель
base_model.trainable = Ложь

# Используйте последовательную модель, чтобы добавить обучаемый классификатор сверху
model = keras.Sequential ([
    base_model,
    слои Dense (1000),
])

# Компиляция и обучение
model.compile (...)
model.fit (...)
  

Если вы занимаетесь переносным обучением, вы, вероятно, часто будете использовать эти два шаблона.

Это все, что вам нужно знать о последовательных моделях!

Чтобы узнать больше о строительных моделях в Керасе, см .:

Разница среди шифона, крепа, крепдешина, жоржета, органзы,

Органза, шелк

Шелковая органза - это прозрачная тонкая ткань открытого переплетения, которая тяжелее и четче, чем шелковая марля. Он имеет гладкую, ровную поверхность, прочен и долговечен, а жесткость достигается за счет сильно скрученной пряжи. Часто используется в качестве основы для украшенных тканей.

Этот прозрачный шелк с полотняным переплетением состоит из рыхлого полотняного переплетения и плотно скрученной пряжи, имеющей от 10 до 20 витков на дюйм. Органза похожа на хлопчатобумажную органди, за исключением того, что она сделана из шелка и прозрачна. Органза имеет плотную драпировку, что требует специальной техники шитья швов, лицевых сторон и подола, поскольку они видны снаружи одежды. В основном он используется для отделки вуалей и нижнего белья.

Шифон Шелк

Шифон буквально означает «тряпка» по-французски.Эта элегантная прозрачная ткань довольно мягкая, с красивой драпировкой. Он имеет мягкую, гибкую, тонкую ручку и плоскую креповую текстуру. Он сделан из шелка, хлопка, нейлона, полиэстера или вискозы. В основном это легкая однотонная прозрачная ткань. Это деликатный вид, это относительно прочная, сбалансированная ткань, которую можно красить или печатать для использования в платьях, шляпах, шарфах и абажурах. С этой тканью может быть сложно работать из-за ее легкой и скользкой текстуры. Из-за этого деликатного характера шифон следует стирать вручную очень осторожно.Это добавляет волшебный вид платью и индивидуальности владельца.

Очень легкая, прозрачная ткань Chiffon изготавливается из рыхлого полотняного переплетения и плотно скрученных одинарных креповых нитей как по основе, так и по утку. В отличие от крепдешина, уточная пряжа имеет S- или Z-кручение. Характерные складки на готовой ткани создаются за счет вытягивания уточной пряжи в одном направлении.

Шифон элегантен и прозрачен с легким оттенком шероховатости. Эта ткань, которую иногда называют креп-шифоном, отлично подходит для платьев для особых случаев, шарфов, ночных рубашек и подкладки.Шифон мягче и тоньше, чем жоржет. [Жоржетта изготавливается как шифон, но из двух- или трехслойной пряжи.] Шифон из-за его скользкости трудно разрезать и шить.

Эта ткань - хороший выбор для изготовления блузок, дупатт и различных женских платьев. Он также используется для изготовления свадебных платьев, шарфов, вечерних и официальных нарядов.

Креп

Ткань, характеризующаяся гофрированной, морщинистой или галечной поверхностью с сильно перекрученными нитями в утке, а иногда и в основе, или в обоих.Креп обычно делают полотняным переплетением. Морщинистая текстура этой мягкой и податливой ткани может быть гладкой или довольно грубой. Ткань соткана из всех основных волокон, натуральных или искусственных. Текстура поверхности варьируется от тонких, плоских крепов до гальки и мха; некоторые поверхности напоминают кору дерева.

Креп шелк

Шелковый креп - это роскошная ткань с хорошим блеском и галечной текстурой, полученная за счет использования пряжи высокой крутки. Шелковый креп имеет красивую драпировку и широко используется для изготовления платьев, брюк, юбок, легких костюмов, свадебных платьев и вечерних нарядов.

Крепдешин

Crepe de Chine («krape dee sheen»), что по-французски означает «креп из Китая», похож на шелковый креп, но имеет меньший вес и менее текстурированную ткань, изготовленную из сильно скрученных нитей S и Z, чередующихся в утке и с нормально скрученными. нить основы. Матовая поверхность и зернистая текстура этой изящной ткани отражают отдельные точки света, придавая ей удивительную хроматическую глубину и поразительную привлекательность. Этот роскошный шелк обладает такими дополнительными достоинствами, как высокая прочность и отличная устойчивость к морщинам.Легкие с приятной драпировкой дизайнеры выбирают из шелковых тканей для элегантных брюк, юбок, платьев, костюмов и вечерних нарядов.


Пряжа Crepe / Geogette

Крученая пряжа обычно с плотностью от 2000 до 3600 витков в минуту (витков на метр), как правило, из двух нитей шелка-сырца.

Креповая пряжа

Сильно скрученная пряжа, как правило, с 1200 до 4000 витков в минуту (витков на метр), используемая для создания эффекта крепирования тканых или трикотажных тканей.

Жоржетт Шелк

Тонкая, легкая креповая ткань полотняного переплетения, обычно имеющая две сильно скрученные S и две сильно скрученные Z нити, попеременно как в основе, так и в утке.Изготовленный из креповой пряжи, шелковый жоржет имеет зернистую текстуру, прозрачный на ощупь и тонкую, очень сухую руку. Он тяжелее шифона и похож на шелковый креп, но не такой мягкий и блестящий, как креп. Жоржетка прочная, но легко цепляется. Очень плавно драпируется и образует мягкую рябь.

Эта прозрачная и прочная шелковая ткань с крепированной поверхностью отлично подходит для блузок, расклешенных юбок косого кроя, вечерних нарядов, платьев и шарфов. Без булавок и складок. Относительно сложно шить.

Кашмирский шелк

Шелковая ткань с правым саржевым переплетением 2/1, создающая мягкую отделку.

Момми Вес

Шелковая ткань составляет около 3,62 грамма на квадратный ярд или 4,33 грамма на квадратный метр (обозначенный как мм)

Шифон - от 6 до 8 мм

Крепдешин от 12 до 18 мм

Жоржет-8 на 12 мм

Органза от 4 до 6 мм

Органза, шелк

Шелковая органза - это прозрачная тонкая ткань открытого переплетения, которая тяжелее и четче, чем шелковая марля.Он имеет гладкую, ровную поверхность, прочен и долговечен, а жесткость достигается за счет сильно скрученной пряжи. Часто используется в качестве основы для украшенных тканей.

Этот прозрачный шелк с полотняным переплетением состоит из рыхлого полотняного переплетения и плотно скрученной пряжи, имеющей от 10 до 20 витков на дюйм. Органза похожа на хлопчатобумажную органди, за исключением того, что она сделана из шелка и прозрачна. Органза имеет плотную драпировку, что требует специальной техники шитья швов, лицевых сторон и подола, поскольку они видны снаружи одежды.В основном он используется для отделки вуалей и нижнего белья.

Вес в порядке возрастания: органза, шифон, жоржет, креп-де-шин, креп

.

Введение в одномерные сверточные нейронные сети в Keras для временных последовательностей | от Nils

Но давайте сначала взглянем на код Python, чтобы построить эту модель:

Запуск этого кода приведет к следующей глубокой нейронной сети:

 _________________________________________________________________ 
Layer (type) Output Shape Param #
== ================================================== =============
reshape_45 (Изменить форму) (Нет, 80, 3) 0
_________________________________________________________________
conv1d_145 (Conv1D) (Нет, 71, 100) 3100
_________________________________________________________________
conv1d_146 (Conv1D) (Нет , 62, 100) 100100
_________________________________________________________________
max_pooling1d_39 (MaxPooling (Нет, 20, 100) 0
_________________________________________________________________
conv1d_147 ( Conv1D) (Нет, 11, 160) 160160
_________________________________________________________________
conv1d_148 (Conv1D) (Нет, 2, 160) 256160
_________________________________________________________________
global_average_pooling1d_29 (Нет, 160) 0
_________________________________________________________________
dropout (Нет, 160) 0
_________________________________________________________________
плотный_29 (плотный) (нет, 6) 966
====================================== ===========================
Всего параметров: 520 486
Обучаемых параметров: 520 486
Необучаемых параметров: 0
_________________________________________________________________
Нет

Давайте углубимся в каждый уровень и посмотрим, что происходит:

  • Входные данные: Данные имеют были предварительно обработаны таким образом, что каждая запись данных содержит 80 временных отрезков (данные были записаны с частотой дискретизации 20 Гц, поэтому каждый временной интервал покрывает четыре секунды показания акселерометра).В каждом временном интервале сохраняются три значения акселерометра для оси x, оси y и оси z. В результате получается матрица 80 x 3. Поскольку я обычно использую нейронную сеть в iOS, данные должны передаваться в нейронную сеть в виде плоского вектора длиной 240. Первый слой в сети должен преобразовать его в исходную форму, которая была 80 x 3.
  • Сначала Уровень 1D CNN: Первый уровень определяет фильтр (также называемый детектором признаков) высотой 10 (также называемый размером ядра).Только определение одного фильтра позволит нейронной сети изучить одну единственную функцию на первом уровне. Этого может быть недостаточно, поэтому мы определим 100 фильтров. Это позволяет нам обучать 100 различных функций на первом уровне сети. Выходом первого слоя нейронной сети является матрица нейронов размером 71 x 100. Каждый столбец выходной матрицы содержит веса одного фильтра. С определенным размером ядра и с учетом длины входной матрицы каждый фильтр будет содержать 71 вес.
  • Второй слой 1D CNN: Результат первого CNN будет передан во второй слой CNN. Мы снова определим 100 различных фильтров для обучения на этом уровне. Следуя той же логике, что и первый уровень, выходная матрица будет иметь размер 62 x 100.
  • Максимальный уровень объединения: Уровень объединения часто используется после уровня CNN, чтобы снизить сложность вывода и предотвратить переоснащение данных. В нашем примере мы выбрали размер три. Это означает, что размер выходной матрицы этого слоя составляет только треть входной матрицы.
  • Третий и четвертый уровень 1D CNN: Другая последовательность слоев 1D CNN следует для изучения функций более высокого уровня. Выходная матрица после этих двух слоев представляет собой матрицу 2 x 160.
  • Средний слой объединения: Еще один слой объединения для дальнейшего предотвращения переобучения. На этот раз берется не максимальное значение, а среднее значение двух весов в нейронной сети. Выходная матрица имеет размер 1 х 160 нейронов. Для каждого детектора признаков в нейронной сети на этом слое остается только один вес.
  • Слой исключения: Слой исключения случайным образом присваивает 0 весов нейронам в сети. Поскольку мы выбрали коэффициент 0,5, 50% нейронов получат нулевой вес. Благодаря этой операции сеть становится менее чувствительной, чтобы реагировать на меньшие изменения данных. Следовательно, это должно еще больше повысить нашу точность в отношении невидимых данных. На выходе этого слоя по-прежнему остается матрица нейронов размером 1 x 160.
  • Полностью связанный слой с активацией Softmax: Последний слой уменьшит вектор высоты 160 до вектора из шести, поскольку у нас есть шесть классов, которые мы хотим предсказать («Бег», «Сидя», «Ходьба», « Стоя »,« Наверху »,« Внизу »).Это сокращение выполняется путем другого умножения матриц. Softmax используется как функция активации. Он заставляет все шесть выходов нейронной сети суммировать до одного. Таким образом, выходное значение будет представлять вероятность для каждого из шести классов.

Вот код Python для обучения модели с размером пакета 400 и разделением обучения и проверки от 80 до 20.

Модель достигает точности 97% для обучающих данных.

 ... 
Эпоха 9/50
16694/16694 [==============================] - 16s 973us / шаг - проигрыш: 0.0975 - acc: 0.9683 - val_loss: 0.7468 - val_acc: 0.8031
Epoch 10/50
16694/16694 [=========================== ===] - 17s 989us / step - loss: 0.0917 - acc: 0.9715 - val_loss: 0.7215 - val_acc: 0.8064
Epoch 11/50
16694/16694 [=============== ===============] - 17 с 1 мс / шаг - потеря: 0,0877 - acc: 0,9716 - val_loss: 0,7233 - val_acc: 0,8040
Эпоха 12/50
16694/16694 [=== ===========================] - 17 с 1 мс / шаг - потеря: 0,0659 - acc: 0,9802 - val_loss: 0,7064 - val_acc: 0.8347
Эпоха 13/50
16694/16694 [==============================] - 17 с 1 мс / шаг - потеря: 0,0626 - acc: 0,9799 - val_loss: 0,7219 - val_acc: 0,8107

Сравнение с тестовыми данными показывает точность 92%.

 Точность тестовых данных: 0,92 Потери тестовых данных: 0,39 

Это хорошее число, учитывая, что мы использовали одну из стандартных моделей 1D CNN. Наша модель также имеет хорошие показатели по точности, запоминаемости и шкале F1.

 отзыв точности f1 поддержка 0 0.76 0,78 0,77 650 
1 0,98 0,96 0,97 1990
2 0,91 0,94 0,92 452
3 0,99 0,84 0,91 370
4 0,82 0,77 0,79 725
5 0,93 0,98 0,95 2397avg / всего 0,92 0,92 0,92 6584

Вот краткое описание того, что это средний балл:

«Прогнозирование по сравнению с матрицей результатов» Нильса Аккермана под лицензией Creative Commons CC BY-ND 4.0
  • Точность: Отношение между правильно спрогнозированными результатами и суммой всех прогнозов. ((TP + TN) / (TP + TN + FP + FN))
  • Точность: Было ли это верно, когда модель предсказывала положительные результаты? Все истинные положительные результаты делятся на все положительные прогнозы. (TP / (TP + FP))
  • Напомним: Сколько положительных моментов модель идентифицировала из всех возможных? Истинные положительные результаты, разделенные на все реальные положительные моменты. (TP / (TP + FN))
  • F1-оценка: Это средневзвешенное значение точности и отзывчивости.(2 x отзыв x точность / (отзыв + точность))

Соответствующая матрица неточностей в сравнении с данными теста выглядит следующим образом.

В этой статье вы видели пример использования 1D CNN для обучения сети предсказанию поведения пользователя на основе заданного набора данных акселерометра со смартфонов. Полный код Python доступен на github.

  • Документация Keras для одномерных сверточных нейронных сетей
  • Примеры Keras для одномерных сверточных нейронных сетей
  • Хорошая статья с введением в одномерные CNN для задач обработки естественного языка

Публикации на этом сайте являются моими собственными и не являются обязательно представляю сообщения, стратегии или мнения моего работодателя.

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *