Как работать с волма слоем: Как правильно работать гипсовыми штукатурками - Стройматериалы в Иркутске

Гипсовая штукатурка «Волма-слой»

Отделочные работы требуют применения различных составов. В некоторых случаях их комбинирование приводит к отличным результатам. Гипсовая штукатурка «Волма-Слой» прекрасно зарекомендовала себя как финишный или клеящий материал. Штукатурка востребована среди строителей и заказчиков в силу хорошего качества и доступной цены. Поставляется она в бумажных пакетах различного объема. Что необходимо для ее приготовления и какие есть области применения? Об этом речь пойдет в статье.

Характеристики гипсовой штукатурки

Гипсовая штукатурка изначально задумывалась как смесь для выполнения внутренней отделки. При этом к помещениям, в которых она будет производится есть требование в отношении влажности. Она не должна превышать допустимых норм. С помощью гипсовой штукатурки можно добиться идеально ровной вертикальной или горизонтальной поверхности, которую впоследствии можно окрасить или покрыть плиткой, а также декоративным камнем. Гипсовая штукатурка может наноситься толстым слоем. Это предоставляет преимущество скрытия даже больших неровностей и других дефектов. Без применения цементного раствора ей можно закрыть отверстия и трещины.

Состав

Судя из названия, основным веществом штукатурки «Волма-Слой» является гипс. Именно он является компонентом, который обеспечивает хорошую адгезию. Кроме него, в состав гипсовой штукатурки входит небольшое количество наполнителя, а также других химических компонентов, которые выступают в роли стабилизаторов и пластификаторов. В силу своих характеристик гипсовая штукатурка должна хранится в сухом складе при положительной температуре.

Цветовая палитра

Гипсовая штукатурка не является финишным покрытием, поэтому производитель не предусматривает особых цветовых решений. Волма выпускает гипсовую штукатурку белого или серого цвета. Также есть светло-серый оттенок. При большом желании в белую смесь можно добавить небольшое количество пигмента, который придаст ей требуемый оттенок. Но вряд ли это найдет практическое применение.

Реакция на перепад температуры

Производитель указывает подходящий температурный режим для каждого из своих продуктов. Обычно применение допускается при температуре +5 градусов. Это больше связано со свойствами воды, которая может замерзнуть. Застывшая смесь с легкостью переносит перепады от +60 до -40 градусов. Но стоит помнить, что при таких изменениях происходит конденсация жидкости, которая накапливается в гипсовой штукатурке.

Скорость высыхания

Множество факторов влияет на то, сколько сохнет гипсовая штукатурка. Но производитель заявляет полное высыхание уже через неделю. Схватывание происходит в первые 40 минут, поэтому все недостатки стоит устранять как можно быстрее. Максимальный слой, которым можно укладывать гипсовую штукатурку Волма составляет 6 см. При этом он наносится за одни или за несколько раз. Он укладывается пластами в 6 мм. Важно дождаться схватывания предыдущего слоя перед нанесением следующего.

Плюсы и минусы

Перед использованием важно хорошо знать о подводных камнях любого материала или устройства. В отношении гипсовой основы можно выделить следующие плюсы:

отсутствие усадки;
простота нанесения;
экологичность;
отсутствие необходимости в шпаклевке;
паропроницаемость;
отсутствие необходимости предварительного оштукатуривания.

При высыхании гипсовая основа от Волма не усаживается. Именно это и обеспечивает возможность нанесение сразу толстого слоя штукатурки. Для нанесения штукатурки на стены не требуется применение специальных инструментов. Достаточно воспользоваться мастерком или ковшиком. Ее легко стягивать, т. к. раствор получается пластичным. Поверхность высохшей гипсовой смеси «Волма» является глянцевой, поэтому ее не нужно дополнительно покрывать штукатуркой под финишную отделку. Стены требуют минимального уровня подготовки перед нанесением, поэтому не требуется их оштукатуривать перед нанесением «Волмы». Благодаря своим компонентам штукатурка является экологически чистой и не имеет вредной эмиссии. Благодаря наличию пор материал позволяет стенам осуществлять газообмен, что предотвращает развитие грибка и плесени.

Разновидности штукатурки «Волма»

В ассортименте производителя есть целая линейка из гипсовых основ. «Волма-Слой» является стандартной смесью для оштукатуривания, которая не требует использования шпаклевки. «Волма-Холст» является отличным вариантом для отделки больших территорий. Такая штукатурка имеет больше пластификаторов, которые продлевают срок жизни раствора. «Волма-Пласт» прекрасно подходит для отделки потолков и стен. Это легкая штукатурка, которая наносится вручную. Если предпочтительнее использовать машинное нанесение штукатурки, тогда лучше использовать «ВОЛМА-Гипс-Актив Экстра». По своей консистенции она прекрасно подходит для автоматизированного использования.

Процесс нанесения

Процессу нанесения гипсовой смеси должен предшествовать подготовительный этап. Он позволит повысить прочность состава и добиться идеального результата.

Подготовка поверхности

Если температура в помещении находится ниже требуемого минимума, тогда необходимо поднять ее с помощью тепловых пушек и поддерживать такой на протяжении всего периода отделки. Стены осматриваются и производится их очистка от грязи и остатков раствора. Удаляются все торчащие и мешающие предметы. Первым делом стена покрывается антисептическим составом, который препятствует росту плесени. После этого наносится грунтующий состав. Он необходим для того, чтобы из гипсовой основы быстро не уходила влага, также он дополнительно укрепляет поверхность. Для пористых блоков потребуется несколько слоев грунтовки. Между нанесением каждого необходимо дождаться высыхания предыдущего.

Обратите внимание! При наличии металлических компонентов, которые невозможно демонтировать, их необходимо покрыть антикоррозионным составом. Если этого не сделать, то влага, которая будет проходить через гипсовую основу будет разрушать металла, а ржавчина со временем появится на поверхности стены.

Приготовление смеси

Перед тем как распечатать мешок с сухой штукатуркой, необходимо приготовить ведро с чистой водой. Стоит исходить из расчета 0,5 литра на каждый килограмм смеси. В некоторых случаях количество воды можно увеличить до 0,7 литров. Высыпать стоит гипсовую основу в воду, а не лить воду в гипс. Это приведет к тому, что часть состава поднимется в воздух. Сыпать следует постепенно, чтобы исключить образование комков. После этого гипсовую основу необходимо хорошо перемешать. Это можно сделать вручную, но потребуется много времени, поэтому чаще применяют строительные миксеры. Перемешивать состав стоит, изменяя направление и поднимая сухую смесь со дна. Когда смесь достигла состояния густой сметаны, ей необходимо настояться в течение трех минут. После этого делается финишное перемешивание и смесь готова к работе.

Как наносить

После настаивания гипсовой основы можно приступать к ее использованию. Состав наносится на стену, начиная снизу. На потолок производится укладка гипсовой основы на себя. Допускается толщина слоя до 8 см, если требуется ликвидировать сильный завал. Если на потолок будет наноситься слой, превышающий по толщине 2 см, стоит вначале закрепить армирующую сетку. Она укрепит пласт основы и не даст ей отпасть под собственным весом. Удобнее наносить штукатурку по маякам. После этого она стягивается потряхивающими движениями с помощью правила. Когда начнется схватывание, необходимо удалить излишки гипсовой смеси и заполнить образовавшиеся раковины. Следы от правила заглаживаются шпателем. Процесс нанесения штукатурки можно посмотреть в видео ниже.

Обратите внимание! Плитку на гипсовую штукатурку можно класть только после полного высыхания. Кроме того, необходимо провести подготовку поверхности с помощью грунтовки, которая уменьшит пористость и увеличит срок жизни клея для плитки.

До финишной отделки

После высыхания гипсовая основа еще не готова к финишной отделке, поэтому ее необходимо подготовит должным образом. После перечисленных выше действий необходимо проверить штукатурку на упругость. Для этого достаточно придавить ее пальцем. Если вмятины не остается, тогда можно смочить поверхность водой. Для этого можно использовать пульверизаторы. Следующим шагом будет затирка с помощью специальной губчатой терки. После затирания гипсовой основы ее необходимо покрыть гипсовым молочком. Часть основы разводится большим количеством воды до получения молочно-белого состава. Для нанесения отлично подойдет шпатель. После высыхания необходимо повторить затирку и еще раз смочить стену гипсовым молочком. Этот процесс называется глянцеванием и требуется в тех случаях, когда планируется поклейка обоев. Если планируется укладка плитки, тогда такая процедура не нужна.

Обратите внимание! Расход гипсовой штукатурки будет зависеть от способа применения, а также от наносимого слоя.

Отзывы

«Остановил свой выбор именно на «Волме», т. к. получаю огромное удовольствие от работы с ней. Штукатурка отлично ложиться и легко добиться требуемой консистенции. При правильной подготовке стен держится гипсовая основа на ура. По заявлению производителя нанесение шпаклевки не требуется. Но если учесть, что штукатурка является черновым покрытием, то шпаклевка все-таки понадобится».

Соломон, Москва

«Не так давно переехали в квартиру старой постройки. О качественной отделке стен говорить не приходится. Они были покрыты известковой побелкой с добавлением красителя. Попытка наклеить сверху обои закончилась тем, что через неделю они отвалились. Муж решил попробовать гипсовую штукатурку «Волма» для того, чтобы заделать трещины и вмятины в стене. Приклеилась она прочно, поэтому захотели покрыть ей стены, а сверху налепить обои. Последние купили с толстым фактурным рисунком, чтобы скрыть недочеты стен. Все держится уже на протяжении года и нет намеков на недостатки».

Юлия, Саратов

«Долго не могли решиться на проведение ремонта в квартире. Связано это с тем, что его можно только начать. Накопив достаточно денег, первым делом захотелось вывести стены. По совету мастеров закупили гипсовую штукатурку «Волма-Слой». Выбирать долго не пришлось, т. к. отзывы о ней были положительными. Приобрели целых 25 мешков в развеске по 30 кг. Именно столько понадобилось, чтобы выровнять наши стены в старом доме. Старую штукатурку сбили до бетона и нанесли «Волму». Результатом довольны, а работа со штукатуркой принесла только положительные впечатления».

Маргарита, Вологда

Резюме

Как видно, гипсовая штукатурка является отличным инструментом для выравнивания поверхностей. По отзывам пользователей хорошо видно, что работать с ней намного проще, чем с песчано-цементными растворами. Пластичность гипсовой штукатурки просто поражает. Если такие работы проводятся впервые, тогда замешивать гипсовую штукатурку лучше небольшими порциями.

Отправить комментарий

состав «Холст» для отделочных работ, фасовка смеси по 30 кг, характеристики штукатурки машинного нанесения, сколько сохнет материал, отзывы

Одной из актуальных смесей, используемых в строительстве, является штукатурка. Очень часто ее просто невозможно заменить чем-то другим, поскольку она имеет массу особенностей и преимуществ по сравнению с другими строительными материалами.

Отличным решением для приобретения может стать высококачественная гипсовая штукатурка от отечественного производителя «Волма». О том, какие разновидности может предложить компания, а также как правильно применять штукатурку на различных поверхностях, вы узнаете в данной статье.

О компании

Основанная еще в 1940 годах «Волма» считается одной из самых успешных и лидирующих компаний на рынке отечественных строительных материалов. На сегодняшний день марка производит огромное количество стройматериалов для внутренних и внешних строительно-отделочных работ.

Ежегодно компания участвует в масштабных проектах, а также регулярно вкладывается в улучшение региональной инфраструктуры. Специалисты компании работают на максимуме, стараясь не только выпускать качественные товары, но и модернизировать свое производство.

Преимущества и особенности

Продукция от марки без каких-либо вопросов заслуживает к себе особого уважения и внимания. Это подтверждается многократными положительными отзывами не только от обычных покупателей, но и самых настоящих профессионалов в сфере строительных работ.

Гипсовая штукатурка «Волма» и другая аналогичная продукция от марки полностью соответствуют международным и европейским критериям качества и безопасности.
Из года в год марка улучшает свои стройматериалы, выпуская при этом улучшенные и доработанные продукты.
Все отделочные материалы изготавливаются только из безопасных и проверенных временем материалов. Весь процесс контролируется специалистами. Работа производится только на высококачественном и современном оборудовании.

Качество продукции от российской марки также ценят и за границей. Ежегодно марка демонстрирует зарубежные проекты, для строительства которых была использована продукция «Волма».
Широкий ассортимент штукатурной продукции является существенным плюсом, поскольку самые разные клиенты могут подобрать продукт, полностью соответствующий всем необходимым критериям и характеристикам.
Благодаря своей пластичности и идеально подобранному составу, гипсовая штукатурка очень неприхотлива в нанесении на те или иные поверхности. Большим плюсом является и то, что стены предварительно необязательно тщательно подготавливать, главное, чтобы они были обезжирены. А при использовании некоторых разновидностей сухой штукатурки «Волма» их даже не нужно грунтовать.

Гипсовые смеси от марки считаются дышащими. После высыхания штукатурка приобретает особый глянец, который не нуждается в финишной доработке.

Гипсовая штукатурка от марки – это высококачественный и сертифицированный продукт, обладающий отличными техническими характеристиками и подходящий для самых разных отделочных работ.

Широкий ассортимент

На сегодняшний день компания Волма предлагает широкий ряд разновидностей гипсовой штукатурки, которая удовлетворит потребности даже самых прихотливых клиентов. Далее рассмотрим основные виды.

«Волма-Слой» представляет собой сухую смесь, изготовленную на основе натурального гипса. Она используется для выравнивания различных поверхностей ручным способом. Подойдет даже для тех помещений, где часто меняются температурные режимы, а также для комнат с повышенной влажностью. При помощи данной штукатурки вы сможете провести всю работу, не прибегая к предварительному грунтованию поверхности. Оптимальный температурный режим для «Волма-Слой» – от плюс пяти до плюс тридцати градусов.

Разновидность «Слой Титан», так же как и предыдущая, изготавливается на основе натурального гипса. Идеально подойдет для самых разных помещений с сухим климатом. Со временем не осыплется и не даст трещины.
«Волма-Слой Ультра» представляет собой максимально стойкую смесь, которой не страшны трещины. Чтобы наверняка придать глянцевый блеск данной штукатурке, через сутки, но не раньше чем через 3-4 часа, обильно смочите поверхность водой и загладьте ее гладилкой из металла или же шпателем.

«Волма-Холст» представляет собой легкую сухую смесь, которой можно штукатурить поверхности вручную. В ее составе имеются специальные добавки из минералов, которые без труда смогут обеспечить высокую адгезию с любой поверхностью. Наиболее выгодный объем для приобретения, который предлагает марка, – 30 кг.
Штукатурка «Волма-Пласт» обладает отличными техническими характеристиками. Идеально подойдет для самых разных областей применения. Наносится легко и просто, не требуя особых усилий.

Разновидность «Волма-Люкс» пользуется большой популярностью среди многих строителей и других потребителей такого рода материалов. Данная смесь считается тонкослойной, отлично подойдет для покрытия газо- и пенобетона.

«Волма-Старт» представляет собой базовую гипсовую штукатурку, которая подходит для ремонтных и отделочных работ внутри отапливаемых помещений. С ее помощью можно заштукатурить как стены, так и потолки под дальнейшее финишное шпаклевание.

Гипсовая белая штукатурка «Волма-Титул» не потребует дальнейшего шпаклевания и порадует своими отличными характеристиками, оптимальным расходом.

Также среди ассортимента марки можно найти и гипсовые штукатурки для машинного нанесения.

«Гипс-Актив Экстра» — данная разновидность считается трещиностойкой и не требующей дополнительного слоя шпатлевки. Идеально подходит для машинного нанесения и сложных оснований типа пеногазобетон.
Штукатурка «Гипс-Актив» также подойдет для профессионального машинного нанесения на какие-либо поверхности. В составе имеются специальные добавки, улучшающие ее водоудерживающую способность. Касательно данной штукатурки очень важно знать, что ее можно использовать только после нанесения грунтовочного покрытия. Очень гладкие и слабо впитывающие поверхности лучше всего обработать не данной разновидностью смеси, а, например «Волма-Контакт».

Область применения

В основном гипсовая штукатурка для ручного нанесения необходима для выравнивания стен, потолков и некоторых других поверхностей перед поклейкой обоев, их покраской или же кладкой кафеля или керамогранита. При верном соблюдении всей технологии вы без труда получите ровную и глянцевую поверхность, которая не потребует дальнейших отделочных работ, таких как шпаклевание.

Компания предлагает разные виды штукатурки, поэтому обязательно уточняйте их характеристики и область применения, поскольку некоторые виды могут между собой отличаться. Такие показатели, как расход воды, максимальная толщина слоя, прочность на сжатие и изгиб для каждой разновидности индивидуальны. В чем-то они могут совпадать, а в чем-то и нет, поэтому выбирать необходимую вам продукцию нужно как можно тщательнее.

Штукатурка для машинного нанесения также предназначается для потолков и стен, но наносится она при помощи специального оборудования.

Советы специалистов

Некоторые задаются вопросом, сколько же сохнет штукатурка. Здесь дать однозначного ответа нельзя, поскольку время высыхания зависит и от разновидности смеси и от толщины самого штукатурного слоя. Чтобы покрытие получилось качественным, в первую очередь важна хорошая вентиляция в комнате. Также желательно подождать неделю до полного высыхания, особенно если на поверхность нанесены несколько слоев.

Не забывайте об измерениях того или иного помещения, чтобы правильно рассчитать количество необходимого материала. В основном 9-10 кг сухой штукатурки от марки хватает примерно на один метр квадратный. У некоторых вариантов штукатурки, например, «Волма-Люкс» расход немного другой и составляет примерно 6-7 кг.

Кроме того, расход базовых штукатурок может быть 12 кг на метр квадратный. Примерный расчет расхода смеси следует уточнять у специалистов марки или на их официальном сайте. Для отделочных работ покупателям всегда рекомендуется приобретать материала немного больше, то есть с запасом.

Все строительные работы и разведение сухой смеси штукатурки выполняйте согласно инструкции, а также не забывайте про технику безопасности и гигиену труда.

Наносить штукатурку на поверхность следует через 20-25 минут с момента разведения раствора. Полученную смесь следует наносить только необходимой толщины, зачастую она варьируется от 5 до 33 мм в зависимости от поверхности. Если вы хотите нанести несколько слоев штукатурки, то дождитесь пока высохнет предыдущий перед нанесением последующего.

Чтобы получить необычный фактурный рисунок или рельеф, после нанесения штукатурки пройдитесь по всей поверхности валиком, мастерком или специальным шпателем.

Если вы уже приобрели сухую продукцию от марки, но в ближайшее время не будете ее использовать, позаботьтесь о том, чтобы она находилась в сухом месте. Желательно не открывать продукцию, если не планируете начинать отделочные работы. Мешки со штукатуркой следует хранить не на полу, а на специальных поддонах или подставках.

Отзывы покупателей

Многие клиенты и профессиональные мастера не впервые работают с продукцией от российской компании, оставляя о ней только положительные отзывы. Покупатели отмечают действительно широкий ассортимент штукатурки, которая оптимизирована на самые разные помещения и поверхности.

Отмечается, что штукатурка разводится и наносится без лишних проблем даже в домашних условиях. С легкостью можно создать незатейливый рисунок на стенах, если приобрести специальный валик.

Большинство клиентов удивлены, что поверхность штукатурки получается белоснежной и глянцевой, в результате чего ее не нужно дополнительно обрабатывать и очищать, а после недельного высыхания можно сразу же приступать к декоративной отделке.

Работать с продукцией «Волма» несложно даже новичкам. Все те положительные моменты, которые обещает производитель, полностью подтверждены покупателями. Некоторых не радует слегка завышенная цена, но и она не останавливает от совершения покупки.

Продукция «Волма» наверняка заслуживает вашего внимания благодаря широкому ассортименту и отличным характеристикам.

Еще немного о гипсовой штукатурке «Волма» смотрите в видео ниже.

структура и технические характеристики, расход и особенности применения

Штукатурная смесь Волма — это относительно новый продукт для отечественного рынка, который успел завоевать широкую популярность среди застройщиков. Она предназначена для внутренней отделки помещений с нормальным уровнем влажности, при этом ее можно использовать для облицовки не только стен, но и потолков. Одним из популярнейших материалов этой марки считается гипсовая штукатурка Волма-слой.

Основная область применения

Штукатурка рассматриваемого бренда используется для оштукатуривания потолочных и стенных поверхностей изнутри построек.

Ее применяют для благоустройства производственных, хозяйственных и жилых помещений.

Кроме того, из этого материала нередко делаются лепные декоративные детали для оформления тех или иных поверхностей.

Гипсовая смесь Волма дает широкий простор для реализации самых разных дизайнерских идей.

Разновидности и преимущества продукции

Популярность материала обуславливается его уникальным составом и эксплуатационными свойствами. К его преимуществам относятся:

Простота нанесения. Благодаря высокому уровню пластичности работать со штукатуркой очень просто.
Отсутствие усадки. Если сравнивать со многими иными видами штукатурных смесей, ее можно наносить в один слой.
Стены не нужно заранее шпаклевать.
Не нужен дополнительный слой финишной шпаклевки. Потолки и стены, отделанные гипсовой штукатуркой Волма-слой, обладают гладкой и привлекательной поверхностью.
Высокая степень экологичности. На продукции под маркой Волма есть отметка ECOSTAMP, который свидетельствует о том, что она является абсолютно экологичной.
Штукатурная смесь Волма может «дышать».

Компания Волма постоянно развивается и учитывает потребности потребителей. Разработчики выпустили целую линию штукатурных смесей на гипсовой основе, которыми очень просто пользоваться:

Волма-слой.
Волма-пласт. Представляет собой сухую гипсовую смесь для нанесения вручную. Особые добавки позволяют увеличить время застывания материала. Прекрасно подходит для выравнивания поверхностей перед финальной стадией ремонта.
Волма-холст. Штукатурный состав с добавлением легкого связующего. Применяется для ручного нанесения.
Волма-актив гипс — сухой продукт, при работе с которым используется специальное устройство. Материал характеризуется высокой степенью водостойкости. Эта разновидность штукатурной смеси предназначена для высококачественного выравнивания поверхностей перед наклеиванием обоев, облицовкой плиткой или окрашиванием.

Все продукты марки, помимо смеси Волма-актив гипс, можно использовать в домашних условиях, так как они не нуждаются в какой-то специфической подготовке.

Хранить составы необходимо в сухом помещении в закрытой упаковке. В идеале мешки со смесью должны находиться на специальных поддонах или на поверхности пола. Это нужно для того, чтобы штукатурка не страдала от влаги, которая может проникнуть сквозь пол.

Что входит в состав

Минеральные ингредиенты и легкие связующие делают использование смесей очень удобным и легким, обеспечивая достаточную быстроту застывания, практичность и превосходный результат, который не будет нуждаться в корректировках и доработках.

Свойства смеси Волма-Слой и технические характеристики материала определяют, что оптимальная длительность работы — 40−50 минут. Однако рекомендуется расходовать состав примерно за полчаса. Покупая смесь, лучше взять несколько больше, чем нужно. Это позволит избежать проблем при доделках с помощью Волма-слой штукатурки.

Инструкция по применению

Как и при многих иных работах, поверхность перед нанесением штукатурной смеси правильно подготовить. Для этого можно воспользоваться следующей схемой:

избавьтесь от старого покрытия и его остатков;
заделайте сколы, впадины и трещины;
обработайте поверхность грунтовым составом углубленного действия.

Если этим пренебречь, то в будущем можно столкнуться с образованием трещин. Изготовление смеси не имеет никаких отличий от подготовки иных штукатурок гипсового типа. Примечательно, что расход волма слой на 1 м² составляет ровно один килограмм при слое в 1 мм.

Итак, в половину литра воды нужно добавить килограмм состава, постоянно его размешивая. Для этой цели нужно взять чистую пластмассовую посудину, которую потом можно будет с легкостью очистить от застывшей штукатурки. Перемешивание же лучше делать специальной насадкой с помощью дрели.

После того как штукатурка получит однородную консистенцию, нужно подождать три-четыре минуты, чтобы она набухла. Затем ее вновь нужно хорошенько перемешать.

Наносить составы на поверхность можно с помощью штукатурного ковша или кельмы. Если нужен очень толстый слой, то лучше воспользоваться шпателем с широким основанием. Производить разравнивание покрытие по маякам лучше Н-образным правилом.

Через полчаса-час после выравнивания нужно произвести подрезку с помощью правила трапециевидной формы. Инструмент нужно держать острой частью к поверхности под углом в 45 градусов. Спустя полтора часа штукатурка доводится следующим образом:

Основание тщательно обрабатывается водой. Для этой цели можно взять губку, пульверизатор или кисточку-маковицу.
Увлажненное покрытие обрабатывается теркой из поролона до выделения гипсового молочка.
Затем покрытие затирается шпателем.

После того как поверхность высохнет, на нее можно будет наносить обои или фактурные краски. Чтобы добиться глянцевого эффекта, основу можно затереть жестким шпателем или венецианской кельмой.

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

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

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

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

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

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

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

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

Купить гипсовую штукатурку в интернет-магазине

← назад к списку статей и обзоров

03.03.2017, 20207 просмотров.

Как работать в PowerPoint со слоями

Работа с PowerPoint может быть сложной для новичков, но как только вы освоите ее, вы поймете, какие многочисленные возможности могут предоставить вам ее функции и возможности. Во-первых, использование шаблонов PowerPoint с функцией «Образец слайдов» может позволить вам создавать слои в ваших слайдах, которые добавят глубины и воздействия вашим презентациям. Если вы хотите узнать, как работать в PowerPoint со слоями, прочтите подробное руководство ниже.

То, что могут не знать даже давние пользователи PowerPoint, — это то, что вы можете максимально использовать эти слои и работать лучше с помощью панели выбора и видимости.Эта панель позволяет вам лучше работать со слоями. Это помогает вам систематизировать и отслеживать различные слои и элементы на ваших слайдах при создании каждого из них.

Включение выделения и видимости для работы со слоями

Функция выделения и видимости в PowerPoint — отличная функция, но не многие люди о ней знают. Возможно, поэтому многие не работают со слоями и, следовательно, не используют PowerPoint максимально эффективно.

Эта функция позволяет вам видеть элементы или слои вашего дизайна и идентифицировать их на отдельной панели.Вы можете включить эту функцию, перейдя на вкладку «Главная» на ленте. Отсюда перейдите к Edit -> Select, затем выберите Selection Pane, чтобы открыть всплывающее окно для Selection и Visibility.

Простая работа со слоями на слайдах

На панели выбора и видимости будут отображаться все объекты или слои текущего слайда. Каждый из этих объектов имеет предварительно заданные имена, которые автоматически предоставляются PowerPoint. Однако такие имена, как «TextBox 1» или «Line 4», можно переименовать, чтобы вы могли лучше распознавать создаваемые вами объекты.Это связано с тем, что эти довольно общие имена могут сбивать с толку, особенно если у вас есть несколько текстовых полей и строк на слайде.

Итак, чтобы переименовать каждый объект, просто щелкните его имя в области выбора и видимости и введите желаемое имя. Полезно иметь конкретное слово или короткую фразу для описания каждого объекта как его имени, чтобы вы могли легко отличить его от других объектов на слайде.

Давая вашим объектам конкретные и удобные имена, вы можете лучше работать со слоями.Вам также будет намного проще идентифицировать эти объекты, особенно когда вы работаете со сложной анимацией, которая также отражает имена, которые вы назначаете объектам.

Доступ к слоям PowerPoint и изменение их порядка

Если вы знакомы с Photoshop, то увидите, как вам знакомы работа со слоями PowerPoint и использование области выделения и видимости. Используя область выделения, вы можете получить доступ к объектам или слоям, которые закрыты другими слоями на ваших слайдах.Это означает, что вам не нужно копаться в множестве слоев, чтобы добраться до того, который вам нужен. Просто нажмите на название слоя в списке на панели и откройте его на слайде.

Если вы хотите изменить порядок слоев, вы также можете сделать это на панели. Просто выберите имя объекта, который вы хотите реорганизовать, затем перетащите его вверх или вниз по списку других слоев.

Вы также можете скрыть слои, если хотите, чтобы объекты не отображались, но на самом деле вы не хотите удалять их на случай, если вы передумаете.Это может быть полезно, если вы хотите на некоторое время упорядочить слайд, работая с несколькими слоями за раз.

Чтобы скрыть каждый слой, просто щелкните значок «глаз» рядом с именем слоя в области выделения, чтобы скрыть его, затем просто щелкните его еще раз, чтобы отобразить его.

Теперь, когда вы знаете, как работать со слоями PowerPoint, вы можете создавать более динамичные и сложные слайд-шоу.

python — как сверточные слои (CNN) работают в keras?

Переполнение стека

Товары
Клиенты
Случаи использования

Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
Команды Частные вопросы и ответы для вашей команды
предприятие Частные вопросы и ответы для вашего предприятия
работы Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры
Талант Нанять технических талантов
реклама Обратитесь к разработчикам по всему миру

Загрузка…

Создание новых слоев и моделей с помощью подкласса

Автор: fchollet
Дата создания: 2019/03/01
Последнее изменение: 2020/04/13
Описание: Полное руководство по написанию объектов Layer и Model с нуля.

Просмотреть в Colab • Исходный код GitHub

Настройка

  импортировать тензорный поток как tf
из tenorflow import keras

Класс `Layer` : комбинация состояния (весов) и некоторых вычислений

Одной из центральных абстракций в Керасе является класс Layer .Слой инкапсулирует как состояние («веса» слоя), так и преобразование из входы в выходы («вызов», прямой проход уровня).

Вот плотно связанный слой. У него есть состояние: переменные w и b .

  класс Линейный (keras.layers.Layer):
    def __init __ (self, units = 32, input_dim = 32):
        super (Линейный, сам) .__ init __ ()
        w_init = tf.random_normal_initializer ()
        self.w = tf.Variable (
            начальное_значение = w_init (shape = (input_dim, units), dtype = "float32"),
            обучаемый = True,
        )
        b_init = tf.zeros_initializer ()
        self.b = tf.Variable (
            initial_value = b_init (shape = (units,), dtype = "float32"), trainable = True
        )

    def call (self, input):
        return tf.matmul (входы, self.w) + self.b

Вы могли бы использовать слой, вызывая его на некоторых входных данных тензора, как в Python. функция.

  x = tf.ones ((2, 2))
linear_layer = Линейный (4, 2)
y = линейный_уровень (x)
печать (у)

  тс Тензор (
[[0,01013444 -0,01070027 -0.01888977 0,05208318]
 [0,01013444 -0,01070027 -0,01888977 0,05208318]], shape = (2, 4), dtype = float32)

Обратите внимание, что веса w и b автоматически отслеживаются слоем при устанавливается как атрибуты слоя:

  assert linear_layer.weights == [linear_layer.w, linear_layer.b]

Обратите внимание, что у вас также есть доступ к более быстрому ярлыку для добавления веса к слою: метод add_weight () :

  класс Линейный (keras.layers.Layer):
    def __init __ (self, units = 32, input_dim = 32):
        super (Линейный, сам) .__ init __ ()
        self.w = self.add_weight (
            shape = (input_dim, units), initializer = "random_normal", trainable = True
        )
        self.b = self.add_weight (shape = (units,), initializer = "zeros", trainable = True)

    def call (self, input):
        return tf.matmul (входы, self.w) + self.b


х = tf.ones ((2, 2))
linear_layer = Линейный (4, 2)
y = линейный_уровень (x)
печать (у)

  тс.Тензор(
[[-0,01331179 -0,00605625 -0,01042787 0,17160884]
 [-0.01331179 -0.00605625 -0.01042787 0.17160884]], shape = (2, 4), dtype = float32)

Слои могут иметь нетренируемые веса

Помимо обучаемых отягощений, вы можете добавить к слою необучаемые отягощения как хорошо. Такие веса не должны приниматься во внимание во время обратное распространение, когда вы тренируете слой.

Вот как добавить и использовать нетренируемый вес:

  класс ComputeSum (keras.layers.Layer):
    def __init __ (self, input_dim):
        super (ComputeSum, self) .__ init __ ()
        self.total = tf.Variable (initial_value = tf.zeros ((input_dim,)), trainable = False)

    def call (self, input):
        self.total.assign_add (tf.reduce_sum (входы, ось = 0))
        вернуть self.total


х = tf.ones ((2, 2))
my_sum = ComputeSum (2)
у = моя_сумма (х)
печать (y.numpy ())
у = моя_сумма (х)
печать (y.numpy ())

Это часть слоя . Вес , но он классифицируется как не обучаемый вес:

  print ("веса:", len (my_sum.веса))
print ("необучаемые веса:", len (my_sum.non_trainable_weights))

# Это не входит в тренируемые веса:
print ("trainable_weights:", my_sum.trainable_weights)

  Вес: 1
нетренируемые веса: 1
trainable_weights: []

Лучшая практика: отложить создание веса до тех пор, пока не станет известна форма входных данных

Наш слой Linear выше принял аргумент input_dim , который использовался для вычисления форма грузов w и b в __init __ () :

  класс Линейный (keras.layers.Layer):
    def __init __ (self, units = 32, input_dim = 32):
        super (Линейный, сам) .__ init __ ()
        self.w = self.add_weight (
            shape = (input_dim, units), initializer = "random_normal", trainable = True
        )
        self.b = self.add_weight (shape = (units,), initializer = "zeros", trainable = True)

    def call (self, input):
        return tf.matmul (входы, self.w) + self.b

Во многих случаях вы можете не знать заранее размер ваших входных данных, и вы хотел бы лениво создавать веса, когда это значение станет известно, когда-нибудь после создания экземпляра слоя.

В Keras API мы рекомендуем создавать веса слоев в сборке (self, input_shape) метод вашего слоя. Как это:

  класс Линейный (keras.layers.Layer):
    def __init __ (self, units = 32):
        super (Линейный, сам) .__ init __ ()
        self.units = единицы

    def build (self, input_shape):
        self.w = self.add_weight (
            shape = (input_shape [-1], self.units),
            инициализатор = "random_normal",
            обучаемый = True,
        )
        самостоятельно.b = self.add_weight (
            shape = (self.units,), initializer = "random_normal", trainable = True
        )

    def call (self, input):
        return tf.matmul (входы, self.w) + self.b

Метод __call __ () вашего слоя автоматически запустит сборку при первом запуске. это называется. Теперь у вас есть ленивый слой, который проще в использовании:

  # При инстанциации мы не знаем, на каких входах это будет вызвано
linear_layer = Линейный (32)

# Веса слоя создаются динамически при первом вызове слоя
y = линейный_уровень (x)

Слои рекурсивно компонуются

Если вы назначаете экземпляр слоя как атрибут другого слоя, внешний слой начнёт отслеживать вес внутреннего слоя.

Мы рекомендуем создавать такие подслои в методе __init __ () (т.к. подслои обычно имеют метод сборки, они будут построены, когда внешний слой строится).

  # Предположим, мы повторно используем класс Linear
# с методом `build`, который мы определили выше.


класс MLPBlock (keras.layers.Layer):
    def __init __ (сам):
        super (MLPBlock, сам) .__ init __ ()
        self.linear_1 = Линейный (32)
        self.linear_2 = Линейный (32)
        самостоятельно.linear_3 = Линейный (1)

    def call (self, input):
        x = self.linear_1 (входные данные)
        х = tf.nn.relu (х)
        х = self.linear_2 (х)
        х = tf.nn.relu (х)
        вернуть self.linear_3 (x)


mlp = MLPBlock ()
y = mlp (tf.ones (shape = (3, 64))) # Первый вызов `mlp` создаст веса
print ("веса:", len (mlp.weights))
print ("обучаемые веса:", len (mlp.trainable_weights))

  Вес: 6
тренируемые веса: 6

Метод `add_loss ()`

При написании метода call () слоя вы можете создавать тензоры потерь, которые вы захотите использовать позже, при написании цикла обучения.Это можно сделать вызов self.add_loss (значение) :

  # Слой, создающий потерю регуляризации активности
класс ActivityRegularizationLayer (keras.layers.Layer):
    def __init __ (self, rate = 1e-2):
        super (ActivityRegularizationLayer, сам) .__ init __ ()
        self.rate = рейтинг

    def call (self, input):
        self.add_loss (self.rate * tf.reduce_sum (входы))
        возврат входов

Эти потери (включая потери, создаваемые любым внутренним слоем) могут быть восстановлены через слой.убытки . Это свойство сбрасывается в начале каждого __call __ () на слой верхнего уровня, так что layer.losses всегда содержит значения потерь созданный во время последнего прямого прохода.

  класс OuterLayer (keras.layers.Layer):
    def __init __ (сам):
        super (OuterLayer, сам) .__ init __ ()
        self.activity_reg = ActivityRegularizationLayer (1e-2)

    def call (self, input):
        return self.activity_reg (входы)


слой = OuterLayer ()
assert len (layer.loss) == 0 # потерь пока нет, так как слой никогда не вызывался

_ = слой (tf.zeros (1, 1))
assert len (layer.losses) == 1 # Мы создали одно значение потерь

# `layer.losses` сбрасывается в начале каждого __call__
_ = слой (tf.zeros (1, 1))
assert len (layer.losses) == 1 # Это потеря, созданная во время вызова выше

Кроме того, потеря собственности также содержит на вес любого внутреннего слоя:

  класс OuterLayerWithKernelRegularizer (keras.layers.Layer):
    def __init __ (сам):
        super (OuterLayerWithKernelRegularizer, сам) .__ init __ ()
        self.dense = keras.layers.Dense (
            32, kernel_regularizer = tf.keras.regularizers.l2 (1e-3)
        )

    def call (self, input):
        return self.dense (входы)


layer = OuterLayerWithKernelRegularizer ()
_ = слой (tf.zeros ((1, 1)))

# Это `1e-3 * sum (layer.dense.kernel ** 2)`,
# созданный `kernel_regularizer` выше.
печать (layer.losses)

[]

Эти потери следует учитывать при написании обучающих циклов, как это:

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

# Перебирать пакеты набора данных.
для x_batch_train, y_batch_train в train_dataset:
  с tf.GradientTape () в качестве ленты:
    logits = layer (x_batch_train) # Logits для этого мини-пакета
    # Значение потерь для этой мини-партии
    loss_value = loss_fn (y_batch_train, логиты)
    # Добавьте дополнительные потери, созданные во время этого прямого прохода:
    loss_value + = сумма (модель.потери)

  grads = tape.gradient (значение_потери, model.trainable_weights)
  optimizer.apply_gradients (zip (grads, model.trainable_weights))

Подробное руководство по написанию обучающих циклов см. руководство по написанию цикла обучения с нуля.

Эти потери также работают без проблем с fit () (они автоматически суммируются и добавлены к основному убытку, если есть):

  импортировать numpy как np

входы = keras.Input (shape = (3,))
output = ActivityRegularizationLayer () (входы)
модель = керас.Модель (входы, выходы)

# Если в `compile` передается потеря, то регуляризация
К нему добавляется # убытков
model.compile (optimizer = "adam", loss = "mse")
model.fit (np.random.random ((2, 3)), np.random.random ((2, 3)))

# Также возможно не передавать какие-либо потери в `compile`,
# поскольку у модели уже есть потери, которые нужно минимизировать, через `add_loss`
# вызов во время прямого прохода!
model.compile (оптимизатор = "адам")
model.fit (np.random.random ((2, 3)), np.random.random ((2, 3)))

  1/1 [==============================] - 0 с 1 мс / шаг - потеря: 0.1555
1/1 [==============================] - 0 с 927 мкс / шаг - потеря: 0,0336

Метод `add_metric ()`

Подобно add_loss () , слои также имеют метод add_metric () для отслеживания скользящего среднего количества во время обучения.

Рассмотрим следующий уровень: уровень «логистической конечной точки». Он принимает в качестве входных данных прогнозы и цели, он вычисляет убытки, которые он отслеживает. через add_loss () , и вычисляет скаляр точности, который отслеживает через add_metric () .

  класс LogisticEndpoint (keras.layers.Layer):
    def __init __ (self, name = None):
        super (LogisticEndpoint, self) .__ init __ (имя = имя)
        self.loss_fn = keras.losses.BinaryCrossentropy (from_logits = True)
        self.accuracy_fn = keras.metrics.BinaryAccuracy ()

    вызов def (self, target, logits, sample_weights = None):
        # Вычислить значение потери времени на обучение и добавить его
        # на слой с помощью `self.add_loss ()`.
        потеря = self.loss_fn (цели, логиты, выборка_весов)
        самостоятельно.add_loss (убыток)

        # Зарегистрируйте точность как метрику и добавьте ее
        # на слой с помощью `self.add_metric ()`.
        acc = self.accuracy_fn (цели, логиты, выборочный_вес)
        self.add_metric (acc, name = "precision")

        # Возвращает тензор предсказания времени вывода (для `.predict ()`).
        вернуть tf.nn.softmax (логиты)

Отслеживаемые таким образом показатели доступны через layer.metrics :

  слой = LogisticEndpoint ()

target = tf.ones ((2, 2))
logits = tf.единицы ((2, 2))
y = слой (цели, логиты)

print ("layer.metrics:", layer.metrics)
print ("текущее значение точности:", float (layer.metrics [0] .result ()))

  layer.metrics: [<объект tenorflow.python.keras.metrics.BinaryAccuracy в 0x145bccdd0>]
текущее значение точности: 1.0

Как и для add_loss () , эти показатели отслеживаются функцией fit () :

  входы = keras.Input (shape = (3,), name = "inputs")
target = keras.Входные данные (shape = (10,), name = "target")
logits = keras.layers.Dense (10) (входные данные)
прогнозы = LogisticEndpoint (name = "прогнозы") (логиты, цели)

model = keras.Model (входы = [входы, цели], выходы = прогнозы)
model.compile (оптимизатор = "адам")

data = {
    "входы": np.random.random ((3, 3)),
    "цели": np.random.random ((3, 10)),
}
model.fit (данные)

  1/1 [==============================] - 0 с 999 мкс / шаг - потеря: 1,0366 - двоичная_точность: 0,0000 е + 00

При желании вы можете включить сериализацию на своих слоях

Если вам нужно, чтобы ваши пользовательские слои можно было сериализовать как часть Функциональная модель, при желании вы можете реализовать get_config () метод:

  класс Линейный (keras.layers.Layer):
    def __init __ (self, units = 32):
        super (Линейный, сам) .__ init __ ()
        self.units = единицы

    def build (self, input_shape):
        self.w = сам.add_weight (
            shape = (input_shape [-1], self.units),
            инициализатор = "random_normal",
            обучаемый = True,
        )
        self.b = self.add_weight (
            shape = (self.units,), initializer = "random_normal", trainable = True
        )

    def call (self, input):
        return tf.matmul (входы, self.w) + self.b

    def get_config (сам):
        return {"units": self.units}


# Теперь вы можете воссоздать слой из его конфигурации:
слой = Линейный (64)
config = layer.get_config ()
печать (конфигурация)
new_layer = Линейный.from_config (конфигурации)

Обратите внимание, что метод __init __ () базового класса Layer принимает ключевое слово аргументы, в частности имя и dtype . Это хорошая практика. эти аргументы родительскому классу в __init __ () и включить их в конфигурация слоя:

  класс Линейный (keras.layers.Layer):
    def __init __ (self, units = 32, ** kwargs):
        super (Линейный, сам) .__ init __ (** kwargs)
        самостоятельно.units = единицы

    def build (self, input_shape):
        self.w = self.add_weight (
            shape = (input_shape [-1], self.units),
            инициализатор = "random_normal",
            обучаемый = True,
        )
        self.b = self.add_weight (
            shape = (self.units,), initializer = "random_normal", trainable = True
        )

    def call (self, input):
        return tf.matmul (входы, self.w) + self.b

    def get_config (сам):
        config = super (Линейный, сам) .get_config ()
        конфигурации.обновление ({"единицы": self.units})
        вернуть конфигурацию


слой = Линейный (64)
config = layer.get_config ()
печать (конфигурация)
new_layer = Linear.from_config (конфигурация)

  {'name': 'linear_8', 'trainable': True, 'dtype': 'float32', 'units': 64}

Если вам нужна большая гибкость при десериализации слоя из его конфигурации, вы также может переопределить метод класса from_config () . Это база реализация from_config () :

  def from_config (cls, config):
  return cls (** config)

Чтобы узнать больше о сериализации и сохранении, см. Полный руководство по сохранению и сериализации моделей.

Привилегированный `обучение` аргумент в методе `call ()`

Некоторые слои, в частности слой BatchNormalization и Dropout слой, имеют разное поведение во время обучения и вывода. Для таких слоев, стандартной практикой является предоставление аргумента обучающего (логического) в метод call () .

Выставляя этот аргумент в вызове call () , вы включаете встроенное обучение и циклы оценки (например,грамм. fit () ) для правильного использования слоя на тренировках и умозаключения.

  класс CustomDropout (keras.layers.Layer):
    def __init __ (self, rate, ** kwargs):
        super (CustomDropout, self) .__ init __ (** kwargs)
        self.rate = рейтинг

    def call (self, inputs, training = None):
        если обучение:
            return tf.nn.dropout (входы, скорость = self.rate)
        возврат входов

Привилегированная маска аргумент в методе `call ()`

Другой привилегированный аргумент, поддерживаемый вызовом call () , — это аргумент маски .

Вы найдете его во всех слоях Keras RNN. Маска — это булев тензор (один логическое значение на временной шаг на входе), используемое для пропуска определенных временных шагов ввода при обработке данных таймсерий.

Keras автоматически передаст правильный аргумент mask в __call __ () для слои, которые его поддерживают, когда маска создается предыдущим слоем. Слои, генерирующие маски: Embedding слой, настроенный с mask_zero = True и Masking layer.

Чтобы узнать больше о маскировании и написании слоев с маскировкой, пожалуйста, проверить руководство «понимание отступов и маскировки».

Модель `Модель` класс

Как правило, вы будете использовать класс Layer для определения внутренних вычислительных блоков, и будет использовать класс Model для определения внешней модели — объекта, который вы буду тренироваться.

Например, в модели ResNet50 у вас будет несколько блоков ResNet подкласс Layer и одну модель , охватывающую весь ResNet50 сеть.

Класс Model имеет тот же API, что и Layer , со следующими отличиями:

Он предоставляет встроенные циклы обучения, оценки и прогнозирования ( model.fit () , model.evaluate () , model.predict () ).
Он предоставляет список своих внутренних слоев через свойство model.layers .
Он предоставляет API сохранения и сериализации ( save () , save_weights () …)

Фактически, класс Layer соответствует тому, что мы упоминаем в литературу как «слой» (как «сверточный слой» или «повторяющийся слой») или как «блок» (например, «блок ResNet» или «начальный блок»).

Между тем, класс Model соответствует тому, что упоминается в литература как «модель» (как в «модели глубокого обучения») или как «сеть» (как в «глубокая нейронная сеть»).

Итак, если вам интересно, «следует ли мне использовать класс Layer или класс Model ?», спросите себя: нужно ли мне на нем звонить fit () ? Мне нужно будет позвонить по номеру save () в теме? В таком случае выберите модель .Если нет (либо потому, что ваш класс — это просто блок в более крупной системе, или потому что вы сами пишете обучение и сохраняете код), используйте Layer .

Например, мы могли бы взять наш пример мини-реснета, приведенный выше, и использовать его для создания Модель , которую мы могли бы тренировать с fit () , и которую мы могли бы сэкономить с save_weights () :

  класс ResNet (tf.keras.Model):

    def __init __ (сам):
        super (ResNet, сам) .__ init __ ()
        самостоятельно.block_1 = ResNetBlock ()
        self.block_2 = ResNetBlock ()
        self.global_pool = Layers.GlobalAveragePooling2D ()
        self.classifier = Плотный (количество_классов)

    def call (self, input):
        x = self.block_1 (входы)
        х = self.block_2 (х)
        x = self.global_pool (x)
        вернуть self.classifier (x)


resnet = ResNet ()
набор данных = ...
resnet.fit (набор данных, эпох = 10)
resnet.save (FilePath)

Собираем все вместе: пример из конца в конец

Вот что вы уже узнали:

Слой инкапсулирует состояние (созданное в __init __ () или build () ) и некоторые вычисление (определено в call () ).
Слои могут быть рекурсивно вложены для создания новых вычислительных блоков большего размера.
также могут создавать и отслеживать потери (обычно потери регуляризации) в качестве показателей через add_loss () и add_metric ()
Внешний контейнер, то, что вы хотите тренировать, — это модель . Модель точно так же, как Layer , но с добавленными утилитами обучения и сериализации.

Давайте объединим все это в сквозной пример: мы собираемся для реализации вариационного автоэнкодера (VAE).Обучим его цифрам MNIST.

Наш VAE будет подклассом Model , построенным как вложенная композиция слоев этот подкласс Layer . Он будет характеризоваться потерей регуляризации (расхождение KL).

  из слоев импорта tensorflow.keras


класс Sampling (Layers.Layer):
    "" "Использует (z_mean, z_log_var) для выборки z, вектора, кодирующего цифру." ""

    def call (self, input):
        z_mean, z_log_var = входы
        batch = tf.shape (z_mean) [0]
        dim = tf.форма (z_mean) [1]
        epsilon = tf.keras.backend.random_normal (shape = (партия, тусклый))
        вернуть z_mean + tf.exp (0.5 * z_log_var) * epsilon


класс Encoder (слои.Layer):
    "" "Отображает цифры MNIST в тройку (z_mean, z_log_var, z)." ""

    def __init __ (self, latent_dim = 32, intermediate_dim = 64, name = "encoder", ** kwargs):
        super (Encoder, self) .__ init __ (name = name, ** kwargs)
        self.dense_proj = Layers.Dense (Intermediate_dim, Activation = "relu")
        self.dense_mean = Layers.Dense (latent_dim)
        самостоятельно.плотный_лог_вар = слои, плотный (латентный_размер)
        self.sampling = Выборка ()

    def call (self, input):
        x = self.dense_proj (входные данные)
        z_mean = self.dense_mean (x)
        z_log_var = self.dense_log_var (x)
        z = self.sampling ((z_mean, z_log_var))
        вернуть z_mean, z_log_var, z


класс Decoder (слои.Layer):
    "" "Преобразует z, вектор закодированных цифр, обратно в читаемую цифру." ""

    def __init __ (self, original_dim, intermediate_dim = 64, name = "decoder", ** kwargs):
        супер (Декодер, сам).__init __ (name = name, ** kwargs)
        self.dense_proj = Layers.Dense (Intermediate_dim, Activation = "relu")
        self.dense_output = Layers.Dense (original_dim, Activation = "сигмоид")

    def call (self, input):
        x = self.dense_proj (входные данные)
        вернуть self.dense_output (x)


класс VariationalAutoEncoder (keras.Model):
    "" "Объединяет кодер и декодер в сквозную модель для обучения." ""

    def __init __ (
        самостоятельно,
        original_dim,
        intermediate_dim = 64,
        latent_dim = 32,
        имя = «автоассоциатор»,
        ** kwargs
    ):
        super (VariationalAutoEncoder, сам).__init __ (name = name, ** kwargs)
        self.original_dim = original_dim
        self.encoder = Encoder (latent_dim = latent_dim, intermediate_dim = intermediate_dim)
        self.decoder = Декодер (исходный_дим, промежуточный_дим = промежуточный_дим)

    def call (self, input):
        z_mean, z_log_var, z = self.encoder (входные данные)
        реконструировано = self.decoder (z)
        # Добавить потерю регуляризации расхождения KL.
        kl_loss = -0,5 * tf.reduce_mean (
            z_log_var - tf.square (z_mean) - tf.exp (z_log_var) + 1
        )
        самостоятельно.add_loss (kl_loss)
        возвращение реконструировано

Напишем простой обучающий цикл на MNIST:

  original_dim = 784
vae = VariationalAutoEncoder (исходный_дим, 64, 32)

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam (learning_rate = 1e-3)
mse_loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError ()

loss_metric = tf.keras.metrics.Mean ()

(x_train, _), _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data ()
x_train = x_train.reshape (60000, 784) .astype ("float32") / 255

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices (x_train)
train_dataset = train_dataset.shuffle (размер_буфера = 1024) .batch (64)

эпох = 2

# Перебрать эпохи.
для эпохи в диапазоне (эпох):
    print ("Начало эпохи% d"% (эпоха,))

    # Перебираем пакеты набора данных.
    для шага x_batch_train в enumerate (train_dataset):
        с tf.GradientTape () в качестве ленты:
            реконструировано = vae (x_batch_train)
            # Вычислить потерю реконструкции
            loss = mse_loss_fn (x_batch_train, реконструировано)
            убыток + = сумма (vae.loss) # Добавить потерю регуляризации KLD

        grads = tape.gradient (потеря, vae.trainable_weights)
        optimizer.apply_gradients (zip (grads, vae.trainable_weights))

        loss_metric (убыток)

        если шаг% 100 == 0:
            print ("шаг% d: средняя потеря =% .4f"% (шаг, loss_metric.result ()))

  Начало эпохи 0
шаг 0: средний убыток = 0,3577
шаг 100: средняя потеря = 0,1258
шаг 200: средняя потеря = 0,0994
шаг 300: средняя потеря = 0,0893
шаг 400: средняя потеря = 0,0843
шаг 500: средняя потеря = 0.0809
шаг 600: средняя потеря = 0,0788
шаг 700: средняя потеря = 0,0772
шаг 800: средняя потеря = 0,0760
шаг 900: средняя потеря = 0,0750
Начало эпохи 1
шаг 0: средняя потеря = 0,0747
шаг 100: средняя потеря = 0,0740
шаг 200: средняя потеря = 0,0735
шаг 300: средняя потеря = 0,0730
шаг 400: средняя потеря = 0,0727
шаг 500: средняя потеря = 0,0723
шаг 600: средняя потеря = 0,0720
шаг 700: средняя потеря = 0,0717
шаг 800: средняя потеря = 0,0715
шаг 900: средняя потеря = 0,0712

Обратите внимание, что, поскольку VAE является подклассом Model , он имеет встроенное обучение петли.Так что вы могли бы обучить его так:

  vae = VariationalAutoEncoder (784, 64, 32)

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam (learning_rate = 1e-3)

vae.compile (оптимизатор, loss = tf.keras.losses.MeanSquaredError ())
vae.fit (x_train, x_train, epochs = 2, batch_size = 64)

  Эпоха 1/2
938/938 [==============================] - 1 с 1 мс / шаг - потеря: 0,0745
Эпоха 2/2
938/938 [==============================] - 1 с 1 мс / шаг - потеря: 0,0676

За пределами объектно-ориентированной разработки: функциональный API

Этот пример для вас слишком много объектно-ориентированной разработки? Вы также можете строить модели с помощью функционального API. Важно отметить, что выбор того или иного стиля не мешает вам использовать компоненты написано в другом стиле: всегда можно смешать и сопоставить.

Например, в приведенном ниже примере функционального API повторно используется тот же уровень Sampling . мы определили в примере выше:

  original_dim = 784
промежуточный_дим = 64
latent_dim = 32

# Определить модель кодировщика.original_inputs = tf.keras.Input (shape = (original_dim,), name = "encoder_input")
x = Layers.Dense (Intermediate_dim, Activation = "relu") (original_inputs)
z_mean = Layers.Dense (latent_dim, name = "z_mean") (x)
z_log_var = Layers.Dense (latent_dim, name = "z_log_var") (x)
z = Выборка () ((z_mean, z_log_var))
кодировщик = tf.keras.Model (входы = исходные_входы, выходы = z, имя = "кодировщик")

# Определить модель декодера.
latent_inputs = tf.keras.Input (shape = (latent_dim,), name = "z_sampling")
x = Layers.Dense (Intermediate_dim, Activation = "relu") (latent_inputs)
выходы = слои.Плотный (исходный_дим, активация = "сигмоид") (х)
decoder = tf.keras.Model (входы = скрытые_входы, выходы = выходы, name = "декодер")

# Определить модель VAE.
выходы = декодер (z)
vae = tf.keras.Model (входы = исходные_входы, выходы = выходы, name = "vae")

# Добавить потерю регуляризации расхождения KL.
kl_loss = -0.5 * tf.reduce_mean (z_log_var - tf.square (z_mean) - tf.exp (z_log_var) + 1)
vae.add_loss (kl_loss)

# Поезд.
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam (learning_rate = 1e-3)
vae.compile (оптимизатор, loss = tf.keras.losses.MeanSquaredError ())
vae.fit (x_train, x_train, epochs = 3, batch_size = 64)

  Эпоха 1/3
938/938 [==============================] - 1 с 1 мс / шаг - потеря: 0,0747
Эпоха 2/3
938/938 [==============================] - 1 с 1 мс / шаг - потеря: 0,0676
Эпоха 3/3
938/938 [==============================] - 1 с 1 мс / шаг - потеря: 0,0676

Для получения дополнительной информации обязательно прочтите руководство по функциональному API.

Как правильно накладывать звуки в танцевальной музыке

Один из самых важных навыков при обучении музыкальному производству — это искусство наложения различных звуков. Фактически, можно сказать, что это навык THE — независимо от жанра.

Оркестр включает в себя дополнительные звуки, как и группа, и это , безусловно, , когда речь идет о производстве электронной танцевальной музыки. Подумайте об этом на секунду: слои бочки под малым барабаном, синтезатор на басу и эффекты поверх всего остального…

Но нам нужно сделать еще один шаг и посмотреть на слои каждого элемента трека, чтобы получить действительно продукцию мирового класса. Конечно, это не обязательно для КАЖДОГО элемента в треке, но шансы создать точный звук, который вы хотите, от одного синтезатора, одного семпла или одного вокала довольно малы.

Вот некоторые из преимуществ наложения звуков в миксе:

Это отличный способ начать создавать свой собственный уникальный, фирменный звук, а не просто использовать пресеты, которые есть у всех остальных.
Возможность управления несколькими слоями дает вам гораздо больший контроль над окончательным звуком.
также позволяет сгладить технические (потенциально разрушительные) проблемы, такие как обрезание и искажение, давая вам более громкий финальный микс.

ОДНАКО, это не так просто, как хлопать звуками, которые вам нравятся, поверх друг друга.

Представьте себе, что вы делаете бутерброд. Супер-вкусный мега-бутерброд, от которого вам (и другим) хочется танцевать.

Сэндвич — высшая ступень многослойности

Нельзя просто сложить вместе а) совершенно разные или б) очень похожие слои и надеяться на лучшее; каждый элемент должен быть добавлен по определенной причине, дополняя остальные.

например Вы бы не положили ветчину, бекон и окорок в один бутерброд, они слишком похожи, НО…

Вы можете использовать ветчину, сыр, помидоры и горчицу — возможно, немного соли и перца — поскольку каждый элемент хорошо сочетается с другим.

Хорошо, я голоден.

* 1 короткий перерыв для поедания сэндвичей позже *

Хорошо, так как же DO мы успешно накладываем звуки?

Пристегнитесь, это более сложная тема…

Как наложить звуки (правильно!)

Мы успешно накладываем слои, учитывая три основные характеристики каждого накладываемого звука.Чтобы получить действительно потрясающий многослойный звук, нужно учесть все:

Частота / Тон.
Переходные процессы (или динамика).
Стерео поле.

Хорошо … Давайте углубимся в каждую из этих трех характеристик:

(Я рекомендую приблизиться к первым двум характеристикам в моно, так как стерео поле может отвлекать, а работа в моно может помочь вам услышать, есть ли у ваших слоев проблемы с фазой. Если вы не знаете, как это сделать, проверьте это кончик).

1. Частота / Тон / Тембр.

Хорошо, наверное, самый очевидный.

Убедитесь, что каждый из слоев дополняет другие с точки зрения того, что они не слишком сильно конфликтуют в частотном спектре. Ключевым моментом здесь является выбор правильных звуков для начала … звуки, которые имеют определенную работу. Затем вы можете поместить анализатор спектра на каждый слой, чтобы увидеть большие области конфликта частот и основные частоты. Используйте понижающий эквалайзер, чтобы выделить место для каждого.

Давайте рассмотрим два примера наслоения — одно для сочного звучания пэда, а другое — для бочки.Я также включил видео с пошаговым руководством по этим примерам в конце этого поста.

ПРИМЕР 1 (Pad): Вы можете создать пэд, состоящий из 3-х частотных слоев: 1 басовый звук, 1 звук среднеранговой флейты и 1 шипящий звук пилообразной волны для верхних частот.

ПРИМЕР 2 (удар): Наслоение ударом. У вас может быть бочка сабби, древесный «стук» в средних частотах и тик на верхней частоте. Опять же, используйте субтрактивный эквалайзер, чтобы выделить место для каждого.Вы можете проверить этот пост, если хотите более подробную информацию.

На что обращать внимание:
Большие пресеты в синтезаторах и сэмплерах часто содержат множество эффектов, поэтому они звучат потрясающе при предварительном просмотре. Однако это не способствует успешному наложению слоев. Попробуйте отключить эффекты, а затем примените глобальные эффекты к общему слоистому звуку (в группе или в автобусе). Это даст вам больше контроля и более чистый и менее загроможденный звук.

2. Переходные процессы и / или динамика.

Простой, но чаще всего упускаемый из виду: если у вас есть звук с быстрой атакой, вы можете наложить его на звук с более медленной атакой и звук с длинным затуханием. Это предотвратит кратковременные наросты, придаст вашему общему звуку большую ясность и значительно снизит вероятность отсечения и искажений.

Давайте подключим его к нашим двум примерам сверху:

ПРИМЕР 1 (Pad): Мы собираемся сделать так, чтобы басовая часть пэда имела немного более длинную атаку, чем флейта, а высокочастотная часть синтезатора пилы будет иметь более длинное затухание.

ПРИМЕР 2 (Kick): У средних и высоких частот будет прошедшая атака, но у саббаса может быть задержка в пару миллисекунд и больше релиза. Эта более медленная атака не должна быть слышна для наших ушей, но уменьшит отсечение и даст нам больше места в нашем миксе.

3. Стерео поле.

Я всегда подхожу к стерео в последнюю очередь. Зачем? Потому что его можно использовать для маскировки плохо согласованных звуков. Однако, если у вас совпадают первые две характеристики, это следующий захват, и это довольно просто.

Вы можете панорамировать звуки влево и вправо, или вы можете увеличить (или уменьшить) ширину стерео с помощью плагина стереоизображения. Вот хороший бесплатный (подписчик EDMtips, Роджер, указал мне на это. Здравствуйте, Родж!).

ПРИМЕР 1 (Pad): Хорошо, мы оставим вспомогательный синтезатор в моно, так как нам не нужны частоты ниже 130 Гц в стерео. Затем мы можем либо сдвинуть звук флейты немного влево, а синтезатор пилы вправо, либо использовать стерео-формирователь изображения, чтобы сделать синтезатор пилы более широким и оставить пространство в стереополе для звука флейты.

ПРИМЕР 2 (Kick): Совершенно нормально, чтобы большинство ударов было полностью в моно, но для большего интереса вы можете растянуть верхний слой «щелчка» с помощью стереоизображения. Дополнительный слой ударных наверняка будет полностью моно.

И что дальше?

Когда ваши звуки наложены на слои и звучат хорошо, вы можете объединить все слои вместе с некоторой легкой компрессией (почти без уменьшения усиления) и, возможно, применить небольшую реверберацию, если это пример пэда (но не для бас-гитары! )

Как я уже сказал, для некоторых это может показаться довольно продвинутым, но попробуйте это на следующей производственной сессии … Я гарантирую, что это поможет! Что вы думаете о наслоении звуков? У вас есть какие-нибудь советы или вопросы? Напишите в комментариях ниже 🙂