5Ноя

Машины разновидности с описанием: Классификация и виды грузовых авто

5 Ноя 2021 alexxlab Комментировать

Содержание

Технические характеристики авто — основные параметры автомобиля

Выбирая на вторичном рынке и новый автомобиль своей мечты, обязательно стоит разбираться в технических характеристиках авто. Это сильно поможет определиться с тем, что вы сможете от него ожидать, на что можно будет рассчитывать и как именно можно будет использовать авто. Технические характеристики авто — базис, который поможет найти подходящую машину. Безусловно следует разбираться во всех основных технических характеристиках автомобилей перед их покупками, однако эксперты рекомендуют обратить внимание в первую очередь на те характеристики, которые со временем подвергаются постоянным изменениям в автомобилях — они самые важные.

В разных марках и у разных производителей это могут быть различные компоненты. Следует понимать, что «до рестайлинга» модели машин часто бывают совсем не такими, как «после». Это значит, что любую марку следует изучить углубленно.

Однако пойдем с самого начала. Первая техническая характеристика автомобиля – это дата его производства. Следующая характеристика — класс авто.

Класс авто

Как правило рынок авто делится на 9 классов.

  • A класс – микроавтомобили.
  • B – небольшое авто.
  • С – средний класс.
  • D – большое семейное авто.
  • E – бизнес-класс.
  • F – представительские авто.
  • J – SUV, внедорожники.
  • M – минивэны.
  • S – спорткупе.

Так же есть еще чисто маркетинговый класс GT, означающий что автомобиль спроектирован специально для дальних путешествий (так же есть и категория гоночных авто GT).

Кузов

Далее идет кузов. Кузова бывают открытыми и закрытыми. Самым популярным закрытым кузовом является седан. Седан бывает как правило четырёхдневным, но так же встречаются и двух дверные модели, что часто приводит к путанице с купе.

Седан – это прежде всего два полноценных обязательных ряда мест для водителя и пассажиров. У купе как правило две двери (но бывает  больше, пример четырех дверного купе – Mazda RX-8), но главное — неполноценный или отсутствующий задний ряд.

Универсал — это практически тот же седан только сзади вместо обычного багажника грузовой отсек. Универсал можно перепутать с хэтчбеком, который короче и меньше. Кроме того, существует разновидность хэтчбека – лифтбэк (хэтчбек с длинным свесом и как правило покатой крышей).

Типы кузова автомобиля — описание с фото

Любители автомобилей часто говорят на непонятном для дилетанта языке. У них свои «заморочки» и, как правило, непонятный для многих сленг. А находиться будто в другом мире среди людей, «взахлеб» обсуждающих очередную автомобильную историю либо коллегиально решающих проблему поломки чьего-либо железного коня, уютно далеко немногим.

Естественно, в компании ярых фанатов автомобилей  попадают не все и не на каждом шагу. Но встречаются моменты, когда люди теряются и в, казалось бы, самых азах автомобильной теории. Проведем ликбез по одному из таких пунктов.

Итак, должно быть, вы наслышаны о том, что существуют машины с типом кузовов седан, хэтчбек, универсал, кабриолет… быть может, вы назовете еще парочку, но не каждый способен с уверенностью и точностью описать всех их. А даже, если здесь я не прав, то в том, что вы не сможете назвать и 10 типов кузова автомобиля, я все равно почти уверен. Кстати, это совершенно неудивительно, ведь в жизни многие из них нам могут даже и не встретиться. Но знать, что они существуют все же стоит.

Поэтому давайте рассмотрим, какие типы кузовов легковых автомобилей существуют на сегодняшний день.

Итак, классификация автомобилей по типу кузова.

1. Седан.

Один из самых востребованных типов закрытого кузова, имеющего два ряда сидений. Багажник в таком авто структурно отделен от пассажирского салона и не имеет открывающейся двери в задней стенке. Седан может встречаться как с четырьмя дверьми, так и с двумя («Волга»; «Жигули»1,3,5,7-ой моделей; «Запорожец»; Фольксваген Поло, Джетта; Пежо 406, 607, БМВ 3, 5, 7 серии; Ауди 80, А4, А6; Опель Вектра и т.д.).

2. Универсал.

Если крышку кузова седана продлить до его заднего бампера, при этом сделав люк в задней его части открывающимся, то из седана как раз и получится универсал, который чаще всего выбирают те, кто нуждается  в большом багажнике или месте для перевозок неких грузов.

Универсал чаще всего имеет 2 рада сидений (ВАЗ-2102,2104), но иногда можно встретить и 3 («Волга» ГАЗ-24). При этом авто с таким типом кузова (Фольксваген Пассат, Гольф; Опель Астра, Вектра; Ситроен Хантия, Форт Эскорт; Пежо 307 и т.д.) будет дороже своего аналога в кузове седан на процентов 10.

3. Фургон.

Этот кузов внешне может напомнить универсал, но при этом в нем будут отсутствовать боковые двери и окна («Москвич»-412 «каблучок»; Фольксваген Транспортер, Графтер, Кэди; Пежо Боксер; Форд Транзит Кастом и т.д.).

4. Хэтчбек.

Автомобиль с данным кузовом сможет справиться с задачами универсала по перевозке багажа, но при этом он останется менее габаритным и более привлекательным.

Хэтчбек (Тайота Ярис; Опель Астра; Пежо 206; Киа Кид и т.д.) имеет открытый задний люк и короткий задний свес. Он может быть и трехдверным (ВАЗ-2108), и пятидверным (ВАЗ-2109). При этом задний люк учитывается, как дверь.

5. Купе.

Купе – закрытый кузов авто, имеющий 2 двери и два ряда сидений (Хонда Цивик, Форд Мустанг, Ауди А5, Фиат Купе и т.д.). При этом передний ряд имеет обычный вид, а задний за счет спадающей крыши прилично узок и на практике бескомфортен для взрослого человека. За это купе часто именуют, как «2+2», т.е. два взрослых и два ребенка.

Отмечу, что в таком автомобиле очень удобно просто ездит на работу, но без попутчиков. А для  семьи, конечно, комфортнее будет все же приобрести автомобиль с типом кузова седан либо универсал.

6. Фаэтон.

Тип кузова, имеющий два ряда сидений, а так же мягкий складывающийся верх в отсутствии боковых стекол. Для передвижения в плохую погоду вместо последних к машине пристегиваются целлулоидные боковины.

У нас, скорее всего, вам не удастся встретитьподобное авто, однако на Западе одно время машины такого плана были очень популярны.

7. Родстер.

Данный тип кузова автомобиля отличает один ряд сидений и мягкий открывающийся верх. Встретить его (например, Смарт Родстер) гарантированно можно лишь в стране с жарким климатом.

8. Кабриолет.

Имеет открытый вид: мягкая крыша авто легко складывается назад, а стекла и рамки дверей при этом остаются неподвижными. В отличие от фаэтона, данный тип кузова имеет несущую конструкцию благодаря жестким дверным рамам.

Примеры кабриолетов: «Победа», Опель Каскада, Ауди А3, БМВ 2 и4 серии, Форд Мустанг и др.

9. Лимузин.

Такой тип кузова, как правило, имеют автомобили высшего класса. Он характеризуется:

  • жесткой перегородкой между водителем и пассажирами,
  • как минимум двумя рядами сидений;
  • и длинной конструкцией.

Примеры: «Чайка» ЗИС-110, Mercedes-Benz W100 и др.

10. Пикап.

Кузов, имеющий обрезанную заднюю часть, предназначенную для перевозки пассажиров и грузов. Это нечто похожее то ли на небольшой грузовик, то ли на большую легковушку.

Примеры: Ниссан Навара, Титан, Додж Рам, Форд F-150 и др.

11. Минивэн.

Можно охарактеризовать, как «универсал с повышенной вместимостью», включающий в себя максимум полезной нагрузки («Остин-мини», Фолькваген Мультивэн, Шаран, Кэдди, Опель Мерива, Зафира и т.д.).

Минивэн имеет 3 ряда сидений с более вертикальным положением (нежели все тот же универсал).

12. Кроссовер.

Тип кузова, включающий в свои характеристики высокую посадку, большой клиренс и высокий потолок. Такие автомобили (Киа Спортэдж, Фолькваген Тигуан,БМВ Х5, Тайота Рав 4 и т.д.), как правило, имеют полный привод, но при этом они не предназначены для труднопроходимых мест. За это в народе его называют «паркетник».

13. Лифтбек.

Тип кузова, имеющий задний свес примерно такой же, как и авто с типом кузова седан, однако его задний люк поднимается, как у хэтчбэка.

Примеры: Фолькваген Гольф, Тайота Ярис, Ситроен С5, Фиат Стило, Опель Астра и др.

14. Фастбэк.

Это, так называемая, «смесь» типов кузова. Фастбэк имеет покатую крышу, задний люк, подобный хэтчбэку, но без двери в задней стенке и с неподвижным задним стеклом.

Примеры: Форт Мустанг Фастбэк, Хонда Цивик Фастбэк и др.

Рекомендую прочитать:

Какие есть классы автомобилей, как их отличить: характеристики

В разных странах мира применяются системы классификации авто. Одной из самых популярных является Европейская классификация.

Автомобили разделяют на классы исходя, из габаритов, объема салона, величины багажного отделения и полной массы. Классификация Европейской экономической комиссии больше служит для сегментации рынка, нежели описания каких-либо конкретных характеристик автомобилей. При выпуске новой модели производитель вправе сам заявить класс, в который она попадет и в котором будет конкурировать с другими автомобилями. В учет также идет стоимость и техническое оснащение автомобиля. Например, новый Nissan Almera, построенный на платформе Renault Logan, по габаритам соответствует классу С. Однако он существенно уступает автомобилям этого класса в техническом уровне и уровне оснащенности. Поэтому, модель была заявлена производителем как седан сегмента B+, где он с легкостью составит конкуренцию одноклассникам. Авто Информатор подготовил перечень популярных автомобильных классов с примерами.

О всех самых свежих автомобильных новостях, новых законах, штрафах и всех нюансах жизни водителей в Украине вы можете узнать из нашего Telegram-канала и сообщества в Facebook. 

A класс — mini cars (микроавтомобили)

Маленькие, компактные городские автомобили, длиной менее 4-х метров. К этому классу можно отнести такие модели, как Kia Picanto, Smart Fortwo, Hyundai i10, Citroen C1, Chevrolet Spark, Daewoo Matiz.

Citroen C1

B класс — Small cars (малые автомобили)

Автомобили, размер которых колеблется от 3,7 до 4,2 метра в длину. Они заметно больше, чем машины «А» класса, но все такие же маленькие и компактные. Стоит отметить, что в зависимости от типа кузова (хетчбек или седан), одна и та же модель может относится как к «B» классу, так и к автомобилям класса «C». Самыми популярными представителями являются: Audi A1, Chevrolet Aveo, Citroen C3, Renault Logan, Ford Fiesta, Kia Rio, Hyundai Accent.

Renault Logan

С класс — Medium cars (европейский «средний класс»)

Этот класс еще называют «Гольф-класс», в честь одного из самых известных его представителей Volkswagen Golf. Это среднеразмерные седаны и хетчебеки, которые отлично подойдут как для городской езды, так и для загородных поездок. Они обладают вместительными багажными отделениями, а в их салоне могут уместиться 5 человек. Яркими представителями являются: Volkswagen Golf, Honda Civic, Skoda Octavia, Ford Focus, Audi A3.

Skoda Octavia

D класс — Larger cars (большие семейные автомобили)

К этому классу относятся большие автомобили в кузовах седан и универсал. Длина этого класса, в основном, укладывается в 4,8 метра. Они обладают очень просторными салонами и большими багажниками. К данному сегменту относятся Toyota Camry, Honda Accord, Skoda Superb, Volkswagen Passat, Audi A4, Chrvrolet Malibu, Ford Mondeo, Audi A4, Mercedes C-class, KIA Optima, Hyundai Sonata.

Volkswagen Passat

E класс — Executive cars («бизнес-класс»)

Автомобили по габаритам, не превышающие D класс, но превосходящие его в техническом оснащении и стоимости. К таким автомобилям относят Audi A6, Mercedes-Benz E-class, BMW 5-series, Hyundai Grandeur, Honda Legend, Volvo S80.

BMW 5-Series

F класс — Luxury cars (представительские автомобили)

Самые большие седаны, длина которых начинается от 4,8 и зачастую превосходит 5 метров. В этих автомобилях не редко встречается разделенное заднее сидение, а комплектации включают в себя практически все новейшие разработки автомобилестроения. В этот сегмент входят такие автомобили, как Audi A8, BMW 7-series, Mercedes-Benz S-class, Volkswagen Phaeton, Bentley Flying Spur, Rolls Royce Phantom, Lexus LS.

Audi A8

J класс — Sports utility (SUV, внедорожники)

К этому классу относятся все джипы и кроссоверы с любым типом привода. Яркие представители класса: Jeep Liberty, Toyota RAV4, Honda CR-V, BMW X6, Volkswagen Touareg, Range Rover, Cadillac Escalade, Toyota Land Cruiser, SsangYong Rexton, Chevrolet Suburban.

Toyota Rav4

M класс -Multi purpose cars (минивэны и УПВ)

В этот класс входят минивэны, коммерческие автомобили. Кузов таких автомобилей несколько выше, чем кузов легковых универсалов или хетчбеков. Это обусловлено требованиями практичности таких автомобилей. Этот класс представляют такие авто, как Skoda Yetti, Fiat Doblo, Renault Kangoo.

Fiat Doblo

S класс — Sport coupes (спорткупе)

Спортивные двухдверные автомобили, обладающие высокими скоростными показателями. К ним относят Mercedes-Benz AMG GT, Hyundai Coupe, Subaru BRZ, Audi A5, BMW M4, Checrolet Corvette, Audi TT, Audi R8.

Audi R8

Ранее мы писали про автомобили, которые с треском провалили краш-тест. Яркие видео смотрите здесь. ТОП провальных марок автомобилей в мире смотрите здесь. Рейтинг самых безопасных автомобилей 2015 — 2017 года по версии Euro NCAP вы найдете здесь.

Игорь Лунтовский

определение, виды, устройство и назначение :: SYL.ru

В современном мире применяется огромное количество различных приборов, устройств и машин. Понятие «машина» трактуется неоднозначно, но общий смысл его одинаков. На латинском языке слово «машина» означает конструкцию, устройство, а в переводе с древнегреческого – приспособление, способ.

Понятие «машина» определение трактует как совокупность определенного количества различных механизмов, при активировании одного из которых запускается вся цепь (или отдельные узлы) машины. Ее составной механизм является набором нескольких деталей, движение одного вызывает реакцию других. Деталью именуется изделие, сделанное одинаковым по марке и назначению, без дополнительных сборочных процессов. Деталь является базовой основой машины.

Введение

Так что такое машина? В технических документах машина описывается как технический, искусственно созданный объект со сложной внутренней структурой, который выполняет определенные механические действия, необходимые для преобразования энергии, материала и различных информационных данных.

С появлением электроники в современном мире определение немного изменилось. Машина стала представлять собой технический объект, который в своей конструкции может и не содержать движущихся элементов и узлов. Это касается компьютеров и различной вычислительной техники, электрических приборов и других машин.

Машины призваны частично освободить человека от определенной нагрузки (умственной или физической), а иногда и полностью заменить его во время исполнения определенной работы. Что такое машина для человечества? Это первый и верный помощник в каждодневной жизнедеятельности людей, который повышает эффективность производительности труда. В машинах для исполнения производственных нагрузок применяются механические формы движения.

Историческая справка

Простейшие конструкции машин были известны еще в древние времена. Первейшим устройством для преобразования энергии из одного типа в другой стало водяное колесо. Его первым использовали народы Древнего Египта и Персии в системе полива. Такое назначение машины отображало перевод энергии льющейся воды в силу вращательного движения.

В стародавние времена простейшие машины использовались для увеличения возможностей человека относительно применения усилия к одной точке. Например, рычаги, подъемные блоки, различные движущиеся повозки, пресс-машины с винтовым принципом действия и др.

Большой эволюционный скачок машины получили во время расцвета Римской империи. Инженеры той эпохи приложили огромные старания к развитию и усовершенствованию военных машин, метательных боевых устройств, орудиям труда и механизмам для распиливания камня.

В 18-м веке была изобретена паровая машина. Устройство придумал шотландский инженер-механик Д. Уатт. С этого времени технический прогресс обрел ускоренные темпы развития. Появляются сложные движущиеся агрегаты и установки, оборудование становится все сложнее. Получают путевку в жизнь паровая турбина, двигатель внутреннего сгорания, электродвигатель с питанием от сети переменного тока.

Конструкция машин

Базовым узлом механической машины является механизм. Различные машины внешне могут отличаться, а внутренней конструкцией быть похожими или наоборот. Но главные, составляющие основу, узлы всегда являются неизменными во всех машинах.

Устройство машины состоит из таких частей, как:

  • Двигатель, передаточное устройство и исполнительное. Совместное расположение и использование принято называть машинным агрегатом, а передаточное и исполнительное устройства, соответственно, механизмами. В машинах механические колебания осуществляются двигателем и/или исполнительным механизмом.
  • Привод. Характеризуется как часть машинного агрегата, включающего в себя двигатель и передаточное оборудование. В машинах применяются механические, электро-, оптико-, гидромеханические и тому подобные приводы.

Главным определяющим параметром двигателя является показатель его мощности. С давних времен единицей измерения мощности была одна лошадиная сила. В современном мире, согласно принятой международной системе единиц, мощность измеряется в ваттах. Но привычная «лошадиная сила» и по сей день используется в некоторых областях применения машин.

Передаточный узел транслирует колебания от двигателя к исполнительному устройству и подразделяется на:

  • Трансмиссию – передает поступательные движения от двигателя к исполнителю, при этом не меняя никаких параметров.
  • Передачу – выходящие параметры движения двигателя уравниваются с входом в исполнительный узел. Передачи, которые замедляют колебания, являются редукторными, а те, которые ускоряют, относят к мультипликаторам.

Классификация по назначению

Все машины относятся к таким группам, как энергетические, рабочие или информационные.

Что такое машины энергетические? Это устройства, которые ставят своей задачей перевод одного вида энергии в другой. Представителями этой группы являются двигатели с электропитанием, гидротурбины, ДВС.

К рабочим машинам относятся устройства, которые различную энергию используют для изменения и транспортировки обрабатываемых материалов. Это технологические машины и агрегаты (прессы, мельницы и т. д.), а также перемещающие и подъемные машины (автомобили, лифты, краны и т. п.)

Что такое машины информационные, определит понятие, в котором данные устройства необходимы для изменения, обработки и дальнейшей передачи информационных данных.

Универсальность машин

В данной категории машины подразделяются на:

  • Устройства, которые выполняют несколько видов работ по обработке и переработке различных объектов в сфере энергетических или информационных направлений. Это универсальные машины и самая широкая группа. Ярким представителем такой группы является персональный компьютер.
  • Специализированные устройства, взаимодействуют с объектом одного вида, отличающегося свойством или формой.

Машины, работающие только с материалом определенной формы, размера или свойства, называются специальными.

Уровень автоматизации машин

Также основные виды машин подразделяются по режиму автоматизации процесса.

  • Устройства с ручным управлением – обязательно присутствие оператора для запуска, контроля и остановки машины.
  • Автоматическая машина. Самостоятельное устройство, работающее в запрограммированном режиме без надзора со стороны пользователя.
  • Полуавтоматическая машина. Нуждается в повторной активации запрограммированного процесса при помощи человека.

Список марок автомобилей по алфавиту по порядку — полный перечень по алфавиту онлайн

Перечень по алфавиту

Нашли ошибку? Выделите ошибку и нажмите Ctrl+Enter

Автокам

Бронто

ГАЗ

Ё-мобиль

ЗАЗ

ЗИЛ

ЗиС

ИЖ

Канонир

Комбат

ЛуАЗ

Москвич

СМ

ТагАЗ

УАЗ

Эксклюзив

AC

Acura

Adler

Alfa Romeo

Alpina

Alpine

AM General

AMC

Ariel

Aro

Asia

Aston Martin

Audi

Austin

Autobianchi

Bajaj

Baltijas Dzips

Batmobile

Beijing

Bentley

Bertone

Bilenkin

Bitter

BMW

Borgward

Brabus

Bricklin

Brilliance

Bristol

Bufori

Bugatti

Buick

BYD

Byvin

Cadillac

Callaway

Carbodies

Caterham

Changan

ChangFeng

Chery

Chevrolet

Chrysler

Citroen

Cizeta

Coggiola

Dacia

Dadi

Daewoo2

Daihatsu

Daimler

Datsun

De Tomaso

Delage

DeLorean

Derways

DeSoto

Dodge

DongFeng

Doninvest

Donkervoort

DS

E-Car

Eagle

Eagle Cars

Ecomotors

Excalibur

FAW

Ferrari

Fiat

Fisker

Ford

Foton

FSO

Fuqi

Geely

Genesis

Geo

GMC

Gonow

Gordon

Great Wall

Hafei

Haima

Hanomag

Haval

Hawtai

Hindustan

Hispano-Suiza

Holden

Honda

HuangHai

Hudson

Hummer

Hyundai

Infiniti

Innocenti

Invicta

Iran Khodro

Isdera

Isuzu

JAC

Jaguar

Jeep

Jensen

JMC

Kia

Koenigsegg

KTM AG

LADA (ВАЗ)

Lamborghini

Lancia

Land Rover

Landwind

Lexus

Liebao Motor

Lifan

Lincoln

Lotus

LTI

Luxgen

Mahindra

Marcos

Marlin

Marussia

Maruti

Maserati

Maybach

Mazda

McLare1

Mega

Mercedes-Benz

Mercury

Metrocab

MG

Microcar

Minelli

MINI

Mitsubishi

Mitsuoka

Morgan

Morris

Nissan

Noble

Учебник по классификации изображений

: модели обучения — Машинное обучение Azure

  • 13 минут на чтение

В этой статье

В этом руководстве вы обучаете модель машинного обучения на удаленных вычислительных ресурсах. Вы будете использовать рабочий процесс обучения и развертывания для машинного обучения Azure в записной книжке Python Jupyter.Затем вы можете использовать записную книжку в качестве шаблона для обучения собственной модели машинного обучения с использованием собственных данных. Этот учебник является первой частью серии руководств , состоящей из двух частей.

В этом руководстве обучается простая логистическая регрессия с использованием набора данных MNIST и scikit-learn с машинным обучением Azure. MNIST — популярный набор данных, состоящий из 70 000 изображений в оттенках серого. Каждое изображение представляет собой рукописную цифру размером 28 x 28 пикселей, представляющую число от нуля до девяти. Цель состоит в том, чтобы создать мульти-классификатор для идентификации цифры, которую представляет данное изображение.

Узнайте, как выполнять следующие действия:

  • Настройте среду разработки.
  • Получите доступ и изучите данные.
  • Обучите простую модель логистической регрессии на удаленном кластере.
  • Просмотрите результаты обучения и зарегистрируйте лучшую модель.

Вы узнаете, как выбрать модель и развернуть ее во второй части этого руководства.

Если у вас нет подписки Azure, перед началом работы создайте бесплатную учетную запись. Попробуйте бесплатную или платную версию Машинного обучения Azure уже сегодня.

Предварительные требования

  • Завершите руководство: приступите к созданию своего первого эксперимента по машинному обучению Azure на:

    • Создать рабочее пространство
    • Клонируйте записную книжку с обучающими материалами в свою папку в рабочей области.
    • Создайте экземпляр облачных вычислений.

  • В клонированной папке tutorials / image-Classification-mnist-data откройте записную книжку img-classification-part1-training.ipynb .

Учебное пособие и сопутствующие ему утилит.Файл py также доступен на GitHub, если вы хотите использовать его в своей локальной среде. Запустите pip install azureml-sdk [notebooks] azureml-opendatasets matplotlib , чтобы установить зависимости для этого руководства.

Важно

Остальная часть этой статьи содержит то же содержание, что и в записной книжке.

Переключитесь на Jupyter Notebook прямо сейчас, если хотите читать во время выполнения кода. Чтобы запустить одну ячейку кода в записной книжке, щелкните ячейку кода и нажмите Shift + Enter .Или запустите всю записную книжку, выбрав Запустить все на верхней панели инструментов.

Настройте среду разработки

Все настройки для вашей разработки можно выполнить в записной книжке Python. Настройка включает в себя следующие действия:

  • Импорт пакетов Python.
  • Подключитесь к рабочему пространству, чтобы ваш локальный компьютер мог связываться с удаленными ресурсами.
  • Создайте эксперимент для отслеживания всех ваших пробежек.
  • Создайте целевой объект удаленных вычислений для обучения.

Импортные упаковки

Импортируйте пакеты Python, необходимые в этом сеансе. Также отобразите версию пакета SDK для машинного обучения Azure:

 % встроенный matplotlib
импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt

импортировать azureml.core
из azureml.core import Workspace

# проверить номер версии основного SDK
print ("Версия пакета SDK для Azure ML:", azureml.core.VERSION)

Подключиться к рабочей области

Создайте объект рабочего пространства из существующего рабочего пространства. Workspace.from_config () читает файл config.json и загружает детали в объект с именем ws :

  # загрузить конфигурацию рабочего пространства из файла config.json в текущую папку.
ws = Workspace.from_config ()
print (ws.name, ws.location, ws.resource_group, sep = '\ t')

Создать эксперимент

Создайте эксперимент для отслеживания пробежек в вашем рабочем пространстве. В рабочем пространстве может быть несколько экспериментов:

  от azureml.основной эксперимент по импорту
эксперимент_name = 'Учебник-sklearn-mnist'

exp = эксперимент (рабочая область = ws, name = эксперимент_имя)

Создать или присоединить существующую цель вычислений

Используя Azure Machine Learning Compute, управляемую службу, специалисты по данным могут обучать модели машинного обучения на кластерах виртуальных машин Azure. Примеры включают виртуальные машины с поддержкой графического процессора. В этом руководстве вы создадите вычислительную среду машинного обучения Azure в качестве учебной среды. Вы отправите код Python для запуска на этой виртуальной машине позже в руководстве.

Приведенный ниже код создает для вас вычислительные кластеры, если они еще не существуют в вашей рабочей области. Он устанавливает кластер, который будет масштабироваться до 0, когда он не используется, и может масштабироваться максимум до 4 узлов.

Создание целевого объекта вычислений занимает около пяти минут. Если вычислительный ресурс уже находится в рабочей области, код использует его и пропускает процесс создания.

  из azureml.core.compute import AmlCompute
из azureml.core.compute import ComputeTarget
импорт ОС

# выберите имя для вашего кластера
compute_name = os.Environment.get ("AML_COMPUTE_CLUSTER_NAME", "cpu-cluster")
compute_min_nodes = os.environ.get ("AML_COMPUTE_CLUSTER_MIN_NODES", 0)
compute_max_nodes = os.environ.get ("AML_COMPUTE_CLUSTER_MAX_NODES", 4)

# В этом примере используется ЦП ВМ. Для использования виртуальной машины с графическим процессором установите для SKU значение STANDARD_NC6.
vm_size = os.environ.get ("AML_COMPUTE_CLUSTER_SKU", "STANDARD_D2_V2")


если compute_name в ws.compute_targets:
    compute_target = ws.compute_targets [compute_name]
    если compute_target и тип (compute_target) - AmlCompute:
        print ('найден целевой объект вычислений.просто используйте это. '+ compute_name)
еще:
    print ('создание новой цели вычислений ...')
    provisioning_config = AmlCompute.provisioning_configuration (vm_size = vm_size,
                                                                min_nodes = compute_min_nodes,
                                                                max_nodes = compute_max_nodes)

    # создаем кластер
    compute_target = ComputeTarget.create (
        ws, compute_name, provisioning_config)

    # может опрашивать минимальное количество узлов и определенный тайм-аут.# если минимальное количество узлов не указано, будут использоваться настройки масштаба для кластера
    compute_target.wait_for_completion (
        show_output = True, min_node_count = None, timeout_in_minutes = 20)

    # Для более подробного просмотра текущего статуса AmlCompute используйте get_status ()
    печать (compute_target.get_status (). serialize ())

Теперь у вас есть необходимые пакеты и вычислительные ресурсы для обучения модели в облаке.

Посмотреть данные

Прежде чем обучать модель, вы должны понять, какие данные вы используете для ее обучения.В этом разделе вы узнаете, как:

  • Загрузите набор данных MNIST.
  • Покажите несколько образцов изображений.

Скачать набор данных MNIST

Используйте открытые наборы данных Azure, чтобы получить файлы необработанных данных MNIST. Открытые наборы данных Azure — это тщательно отобранные общедоступные наборы данных, которые можно использовать для добавления функций для конкретных сценариев в решения машинного обучения для получения более точных моделей. У каждого набора данных есть соответствующий класс, в данном случае MNIST , для получения данных разными способами.

Этот код извлекает данные как объект FileDataset , который является подклассом Dataset . FileDataset ссылается на один или несколько файлов любого формата в ваших хранилищах данных или общедоступных URL-адресах. Класс предоставляет вам возможность загружать или подключать файлы к вашему вычислению, создавая ссылку на расположение источника данных. Кроме того, вы регистрируете набор данных в своей рабочей области для легкого извлечения во время обучения.

Следуйте инструкциям, чтобы узнать больше о наборах данных и их использовании в SDK.

  из набора данных импорта azureml.core
из azureml.opendatasets импортировать MNIST

data_folder = os.path.join (os.getcwd (), 'данные')
os.makedirs (data_folder, exist_ok = True)

mnist_file_dataset = MNIST.get_file_dataset ()
mnist_file_dataset.download (data_folder, overwrite = True)

mnist_file_dataset = mnist_file_dataset.register (рабочая область = ws,
                                                 name = 'mnist_opendataset',
                                                 description = 'обучающий и тестовый набор данных',
                                                 create_new_version = True)

Показать образцы изображений

Загрузить сжатые файлы в массивы numpy .Затем используйте matplotlib для построения 30 случайных изображений из набора данных с их метками над ними. Для этого шага требуется функция load_data , которая включена в файл utils.py . Этот файл находится в папке с образцами. Убедитесь, что он находится в той же папке, что и этот блокнот. Функция load_data просто разбирает сжатые файлы в массивы numpy.

  # убедитесь, что utils.py находится в том же каталоге, что и этот код
из утилит import load_data
импорт глобус


# обратите внимание, что мы также уменьшаем значения интенсивности (X) с 0-255 до 0-1.Это помогает модели быстрее сходиться.
X_train = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, "** / train-images-idx3-ubyte.gz"), рекурсивный = True) [0], False) / 255.0
X_test = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, "** / t10k-images-idx3-ubyte.gz"), рекурсивный = True) [0], False) / 255.0
y_train = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, "** / train-labels-idx1-ubyte.gz"), рекурсивный = True) [0], True) .reshape (-1)
y_test = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, "** / t10k-labels-idx1-ubyte.gz"), рекурсивный = True) [0], True).изменить форму (-1)


# а теперь покажем несколько случайно выбранных изображений из обучающего набора.
count = 0
sample_size = 30
plt.figure (figsize = (16, 6))
для i в np.random.permutation (X_train.shape [0]) [: sample_size]:
    count = count + 1
    plt.subplot (1, размер_элемента, количество)
    plt.axhline ('')
    plt.axvline ('')
    plt.text (x = 10, y = -10, s = y_train [i], fontsize = 18)
    plt.imshow (X_train [i] .reshape (28, 28), cmap = plt.cm.Greys)
plt.show ()

Отображается случайная выборка изображений:

Теперь у вас есть представление о том, как выглядят эти изображения и ожидаемый результат прогноза.

Обучить на удаленном кластере

Для этой задачи вы отправляете задание на выполнение в кластере удаленного обучения, который вы настроили ранее. Чтобы отправить вакансию вам:

  • Создать каталог
  • Создать сценарий обучения
  • Создание конфигурации запуска сценария
  • Отправить вакансию

Создать каталог

Создайте каталог для доставки необходимого кода с вашего компьютера на удаленный ресурс.

  импорт ОС
script_folder = os.path.join (os.getcwd (), "sklearn-mnist")
os.makedirs (script_folder, exist_ok = True)

Создать сценарий обучения

Чтобы отправить задание в кластер, сначала создайте сценарий обучения. Выполните следующий код, чтобы создать обучающий сценарий с именем train.py в только что созданном каталоге.

  %% writefile $ script_folder / train.py

import argparse
импорт ОС
импортировать numpy как np
импорт глобус

из sklearn.linear_model import LogisticRegression
импорт joblib

из azureml.основной импорт Выполнить
из утилит import load_data

# разрешить пользователю вводить 2 параметра: набор данных для монтирования или загрузки и скорость регуляризации модели логистической регрессии
parser = argparse.ArgumentParser ()
parser.add_argument ('- папка данных', type = str, dest = 'папка_данных', help = 'точка подключения папки данных')
parser.add_argument ('- регуляризация', type = float, dest = 'reg', по умолчанию = 0,01, help = 'скорость регуляризации')
args = parser.parse_args ()

data_folder = args.data_folder
print ('Папка данных:', папка_данных)

# загружаем поезд и набор тестов в массивы numpy
# обратите внимание, что мы масштабируем значения яркости пикселей до 0-1 (разделив его на 255.0), чтобы модель могла сойтись быстрее.
X_train = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, '** / train-images-idx3-ubyte.gz'), recursive = True) [0], False) / 255,0
X_test = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, '** / t10k-images-idx3-ubyte.gz'), рекурсивный = True) [0], False) / 255.0
y_train = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, '** / train-labels-idx1-ubyte.gz'), рекурсивный = True) [0], True) .reshape (-1)
y_test = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, '** / t10k-labels-idx1-ubyte.gz'), recursive = True) [0], True).изменить форму (-1)

print (X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape, y_test.shape, sep = '\ n')

# получить текущий запуск
run = Run.get_context ()

print ('Обучите модель логистической регрессии со скоростью регуляризации', args.reg)
clf = LogisticRegression (C = 1.0 / args.reg, solver = "liblinear", multi_class = "auto", random_state = 42)
clf.fit (X_train, y_train)

print ('Предсказать набор тестов')
y_hat = clf.predict (X_test)

# вычислить точность прогноза
acc = np.average (y_hat == y_test)
print ('Точность', соотв.)

запустить.log ('уровень регуляризации', np.float (args.reg))
run.log ('точность', np.float (согласно))

os.makedirs ('выходы', exist_ok = True)
# файл заметки, сохраненный в папке выходов, автоматически загружается в запись эксперимента
joblib.dump (значение = clf, filename = 'output / sklearn_mnist_model.pkl')

Обратите внимание, как сценарий получает данные и сохраняет модели:

  • Сценарий обучения считывает аргумент, чтобы найти каталог, содержащий данные. Когда вы отправляете задание позже, вы указываете на хранилище данных для этого аргумента: парсер.add_argument ('- папка данных', type = str, dest = 'папка_данных', help = 'точка подключения каталога данных')

  • Сценарий обучения сохраняет вашу модель в каталоге с именем , выводит . Все, что написано в этом каталоге, автоматически загружается в ваше рабочее пространство. Вы получите доступ к своей модели из этого каталога позже в руководстве. joblib.dump (значение = clf, filename = 'output / sklearn_mnist_model.pkl')

  • Для обучающего скрипта требуется файл utils.py , чтобы правильно загрузить набор данных. Следующий код копирует utils.py в script_folder , чтобы к файлу можно было получить доступ вместе со сценарием обучения на удаленном ресурсе.

      импортный шутил
shutil.copy ('utils.py', папка_скрипта)

Настроить задание на обучение

Создайте объект ScriptRunConfig, чтобы указать детали конфигурации вашего учебного задания, включая ваш обучающий сценарий, среду, которую нужно использовать, и цель вычислений, в которой нужно запускать.Настройте ScriptRunConfig, указав:

  • Каталог, содержащий ваши сценарии. Все файлы в этом каталоге загружаются в узлы кластера для выполнения.
  • Цель вычислений. В этом случае вы используете созданный вами вычислительный кластер Машинного обучения Azure.
  • Имя обучающего скрипта, train.py .
  • Среда, содержащая библиотеки, необходимые для запуска сценария.
  • Требуемые аргументы из обучающего сценария.

В этом руководстве целью является AmlCompute. Все файлы в папке сценария загружаются в узлы кластера для запуска. —data_folder настроен на использование набора данных.

Сначала создайте среду, которая содержит: библиотеку scikit-learn, azureml-dataset-runtime, необходимую для доступа к набору данных, и azureml-defaults, которая содержит зависимости для метрик ведения журнала. Azureml-defaults также содержит зависимости, необходимые для развертывания модели в качестве веб-службы позже во второй части руководства.

После того, как среда определена, зарегистрируйте ее в Рабочей области, чтобы повторно использовать ее в части 2 руководства.

  из azureml.core.environment import Environment
из azureml.core.conda_dependencies импорт CondaDependencies

# для установки необходимых пакетов
env = Среда ('учебник-env')
cd = CondaDependencies.create (pip_packages = ['azureml-dataset-runtime [pandas, fuse]', 'azureml-defaults'], conda_packages = ['scikit-learn == 0.22.1'])

env.python.conda_dependencies = cd

# Зарегистрируйте среду для повторного использования позже
окр.зарегистрироваться (рабочая область = WS)

Затем создайте ScriptRunConfig, указав обучающий сценарий, цель вычисления и среду.

  из скрипта импорта azureml.core ScriptRunConfig

args = ['--data-folder', mnist_file_dataset.as_mount (), '--regularization', 0,5]

src = ScriptRunConfig (source_directory = script_folder,
                      script = 'train.py',
                      аргументы = аргументы,
                      compute_target = compute_target,
                      среда = env)

Отправить задание в кластер

Запустите эксперимент, отправив объект ScriptRunConfig:

  пробег = эксп.отправить (config = src)
бежать

Поскольку вызов является асинхронным, он возвращает состояние Подготовка или Выполняется сразу после запуска задания.

Мониторинг удаленного запуска

В общей сложности первый прогон занимает около 10 минут . Но для последующих запусков, пока зависимости сценария не изменяются, то же изображение используется повторно. Таким образом, время запуска контейнера намного быстрее.

Что происходит, пока вы ждете:

  • Создание образа : создается образ Docker, соответствующий среде Python, указанной в среде Azure ML.Изображение загружено в рабочую область. Создание и загрузка изображения занимает около пяти минут .

    Этот этап происходит один раз для каждой среды Python, поскольку контейнер кэшируется для последующих запусков. Во время создания образа журналы передаются в журнал запусков. Вы можете отслеживать процесс создания образа с помощью этих журналов.

  • Масштабирование : если удаленному кластеру требуется больше узлов для выполнения, чем доступно в настоящее время, дополнительные узлы добавляются автоматически.Масштабирование обычно занимает около пяти минут.

  • Запуск : на этом этапе необходимые сценарии и файлы отправляются в целевой объект вычислений. Затем подключаются или копируются хранилища данных. Затем запускается entry_script . Во время выполнения задания stdout и каталог ./logs передаются в журнал выполнения. Вы можете отслеживать ход выполнения с помощью этих журналов.

  • Постобработка : .Каталог / output цикла копируется в историю запусков в вашем рабочем пространстве, поэтому вы можете получить доступ к этим результатам.

Проверить ход выполнения задания можно несколькими способами. В этом руководстве используется виджет Jupyter и метод wait_for_completion .

Виджет Jupyter

Наблюдайте за ходом выполнения с помощью виджета Jupyter. Как и отправка запуска, виджет является асинхронным и предоставляет обновления в реальном времени каждые 10-15 секунд до завершения задания:

  от azureml.виджеты импортируют RunDetails
RunDetails (запустить) .show ()

В конце обучения виджет будет выглядеть следующим образом:

Если вам нужно отменить запуск, вы можете следовать этим инструкциям.

Получить результаты журнала по завершении

Обучение и мониторинг модели происходят в фоновом режиме. Подождите, пока модель завершит обучение, прежде чем запускать новый код. Используйте wait_for_completion , чтобы показать, когда обучение модели завершено:

  пробег.wait_for_completion (show_output = False) # укажите True для подробного журнала

Показать результаты выполнения

Теперь у вас есть модель, обученная на удаленном кластере. Получить точность модели:

  печать (run.get_metrics ())

Выходные данные показывают, что удаленная модель имеет точность 0,9204:

.

{'уровень регуляризации': 0,8, 'точность': 0,9204}

В следующем руководстве вы исследуете эту модель более подробно.

Регистровая модель

Последний шаг в обучающем скрипте записал файл output / sklearn_mnist_model.pkl в каталоге с именем выводит в виртуальной машине кластера, в котором выполняется задание. выводит — это специальный каталог, в котором все содержимое этого каталога автоматически загружается в вашу рабочую область. Это содержимое отображается в записи запуска эксперимента в вашей рабочей области. Таким образом, файл модели теперь также доступен в вашем рабочем пространстве.

Вы можете увидеть файлы, связанные с этим запуском:

  печать (run.get_file_names ())

Зарегистрируйте модель в рабочей области, чтобы вы или другие соавторы могли позже запросить, изучить и развернуть эту модель:

  # модель регистра
модель = запустить.register_model (model_name = 'sklearn_mnist',
                           model_path = 'выходы / sklearn_mnist_model.pkl')
print (имя модели, идентификатор модели, версия модели, sep = '\ t')

Очистить ресурсы

Важно

Созданные ресурсы можно использовать в качестве предварительных условий для других руководств по машинному обучению Azure и статей с практическими рекомендациями.

Если вы не планируете использовать созданные вами ресурсы, удалите их, чтобы не платить за вас:

  1. На портале Azure выберите Группы ресурсов в крайнем левом углу.

  2. Из списка выберите созданную вами группу ресурсов.

  3. Выберите Удалить группу ресурсов .

  4. Введите имя группы ресурсов. Затем выберите Удалить .

Вы также можете удалить только вычислительный кластер машинного обучения Azure. Однако автомасштабирование включено, и минимум кластера равен нулю. Таким образом, этот конкретный ресурс не требует дополнительных затрат на вычисления, когда он не используется:

  # При желании удалите вычислительный кластер машинного обучения Azure
compute_target.удалять()

Следующие шаги

В этом руководстве по машинному обучению Azure вы использовали Python для следующих задач:

  • Настройте среду разработки.
  • Получите доступ и изучите данные.
  • Обучите несколько моделей в удаленном кластере с помощью популярной библиотеки машинного обучения scikit-learn
  • Просмотрите подробности обучения и зарегистрируйте лучшую модель.

Вы готовы развернуть эту зарегистрированную модель, следуя инструкциям из следующей части серии руководств:

Корни сорта семян марихуаны для стиральных машин

Разновидность семян марихуаны для стиральных машин была создана для того, чтобы найти две породы, которые идеально подходят с точки зрения различимых органолептических качеств, таких как запах и вкус , всегда, не забывая о производстве трихом , который нельзя было оставить равнодушным на перекрестке этих характеристик.До того, как этот сорт был обнаружен, опыление производилось многими расами, в основном известными Индиками с похожими фенотипами. Наконец, опыление было проведено между UK Cheese и Bubba kush , поскольку UK Cheese давал очень характерную пряность, которая прекрасно дополнялась землистым вкусом и нотками сладкой лакрицы, присущей Bubba kush. Как унаследованная от пород куш, стиральная машина имеет особую плотность в своем особом дыме, всего за одну затяжку мы уже можем увидеть, что это дым с большим телом, и что он заполняет наши рты в каждой, таким образом удовлетворит даже самые требовательные вкусы.Это очень подходящий сорт каннабиса для экстракции Iceolator и Dry Sift из-за толщины их трихом и их количества. Цветение разновидности Стиральных машин заканчивается всего через 60/65 дней.

Это описание родителя стиральной машины:

Сырный клон Исход

Оригинальный клон сорта Cheese был сделан примерно в 1988–1989 годах из упаковки Skunk No. 1, хотя не очень ясно, кто был его создателем. Мы нашли две версии описания создания этого клона:

  • В первом упоминается, что клон был создан где-то на холмах Чилтерн и что это было примерно в 1995 году, когда его одолжили коллективу Exodus , известному своими рейв-вечеринками, которые он организовывал в Соединенном Королевстве.United. Именно на этих вечеринках коллектив отвечает за распространение клона между производителями и производителями.
  • Другая версия проясняет, что это был коллектив Exodus, который сделал выбор указанного клона, и что он был взят из пакета семян Skunk № 1, в котором две версии совпадают. Это та же группа, которая отвечает за передачу его из рук в руки между производителями и производителями.

Сегодня клон Exodus Cheese, также называемый UK Cheese, стал клоном, который мы можем найти в руках самых гурманов и любителей сыра.Bubba, прозвище, используемое создателем знаменитого Bubba Kush, утверждает, что это гибрид Nothern Light x Kush. Говорят, что в 1996 году он привез свою бабу в район Серебряного озера и опылил ее там ог Кушем, в результате чего получился впечатляющий Бабба Куш. Как всегда, мы находим несколько версий одной и той же истории, но именно эта вторая версия говорит нам, что Bubba Kush — это нечто среднее между Bubble Gum x Og Kush . Эти две разновидности представляют собой крушение поезда, и в результате мы нашли стиральную машину, к большому удовольствию публики.

Джонни Пот

% PDF-1.5 % 605 0 obj> endobj xref 605 103 0000000016 00000 н. 0000004485 00000 н. 0000004659 00000 н. 0000002356 00000 н. 0000004702 00000 н. 0000004830 00000 н. 0000004865 00000 н. 0000005295 00000 н. 0000005364 00000 н. 0000005430 00000 н. 0000005490 00000 н. 0000005565 00000 н. 0000006274 00000 н. 0000006923 00000 п. 0000007590 00000 н. 0000007658 00000 н. 0000008329 00000 н. 0000009049 00000 н. 0000009789 00000 н. 0000010124 00000 п. 0000010567 00000 п. 0000010603 00000 п. 0000010658 00000 п. 0000010978 00000 п. 0000011339 00000 п. 0000012092 00000 п. 0000013077 00000 п. 0000014837 00000 п. 0000017598 00000 п. 0000017623 00000 п. 0000017648 00000 п. 0000017673 00000 п. 0000020343 00000 п. 0000020838 00000 п. 0000021595 00000 п. 0000022261 00000 п. 0000023212 00000 п. 0000023985 00000 п. 0000116841 00000 н. 0000195468 00000 н. 0000195585 00000 н. 0000195610 00000 н. 0000195635 00000 н. 0000195660 00000 н. 0000195775 00000 н. 0000195800 00000 н. 0000195825 00000 н. 0000195850 00000 н. 0000195966 00000 н. 0000195991 00000 н. 0000196016 00000 н. 0000196041 00000 н. 0000196155 00000 н. 0000196226 00000 н. 0000196357 00000 н. 0000196466 00000 н. 0000196564 00000 н. 0000196607 00000 н. 0000196702 00000 н. 0000196745 00000 н. 0000196840 00000 н. 0000196883 00000 н. 0000197052 00000 н. 0000197095 00000 н. 0000197184 00000 н. 0000197275 00000 н. 0000197402 00000 н. 0000197445 00000 н.