Картинка 1г класс: Картинки 1 класс (21 фото) • Прикольные картинки и позитив

Содержание

Главная — Школа №20

Памятка для родителей по выбору формы обучения — скачать

 Памятка по организации помощи обучающимся,
перешедшим на смешанную форму обучения
(5-11 класс, базовый уровень) — скачать 

Ссылка на портал ДО — перейти

Форма заявления перехода на смешанное обучение — скачать

Приказ от 09.11.2020 №88/2-ОД «О взаимодействии с родителями по организации смешанной формы обучения» — скачать

Телефон горячей линии для родителей:
585-42-81, директор школы Лытко Татьяна Ивановна.

Ответственный за работу с родителями по разъяснению формата смешанного обучения, сбор документов: Шишова Ирина Валентиновна.

Электронная почта для направления вопросов:
[email protected], Шишова Ирина Валентиновна


 

В нашей школе прошёл Всероссийский экологический диктант.

В диктанте приняли участие обучающиеся 8-11 классов.


 

В 20 школе начался фестиваль «Мы разные, но мы вместе»,
посвященный Международному Дню толерантности!

 

 


Комитет по образованию на основании обращения декана факультета психологии Московского Государственного Университета имени М.В. Ломоносова (далее – МГУ), академика Российской академии наук, профессора Зинченко Ю.П. информирует о проведении Олимпиады по психологии «Ломоносов» (далее – Олимпиада «Ломоносов»).

Олимпиада «Ломоносов» входит в Перечень олимпиад школьников 2020/21 учебного года и представляет собой междисциплинарный конкурс, задания которого предполагают проверку знаний из области биологии, математики и обществознания.

Победители и призеры Олимпиады «Ломоносов» получат льготу в виде зачисления без экзаменов на факультет психологии МГУ. Олимпиада «Ломоносов» состоит из отборочного и заключительного этапов. Отборочный этап проходит с 12.11.2020 по 19.11.2020 в заочной форме в виде выполнения заданий на портале олимпиады. Победители и призеры отборочного этапа приглашаются к участию в заключительном этапе, который состоится в феврале 2021 года.

Подробная информация содержится на информационных ресурсах Олимпиады «Ломоносов»:

— официальный сайт факультета психологии МГУ: psy.msu.ru/olymp;

— портал Олимпиады «Ломоносов»: olymp.msu.ru;

— сайт Олимпиады «Ломоносов»: psy-lomonosov.ru.


 

Комитет по образованию информирует о проведении 19.11.2020 АНО «Центр студенческих инициатив «Северо-Запад» «Международного онлайн-форума «iDIPLOMATIA: молодёжь Мира» — 2020» (далее – Форум).

Цель Форума – развитие межрегионального и международного взаимодействия молодежи по вопросам безопасности, молодежной политики и современных медиатехнологий. Форум призван обратить внимание молодёжи в возрасте от 14 до 30 лет и экспертов из разных стран на вопросы Мирного развития планеты в условиях цифровой реальности.

Регистрация участников доступна до 13.11.2020 на официальном сайте Форума (https://idiplomatia.ru/). Веб-трансляция будет осуществляться на платформе Zoom. Ссылка на подключение будет выслана после прохождения регистрации участников на сайте Форума. 


  

Комитет по образованию направляет информацию о проведении международной организацией «Мэры за мир» конкурса детского рисунка «Мирные города».

Прием заявок и работ осуществляется до 20.11.2020.

Возраст участников – от 6 до 15 лет по состоянию на 20.11.2020. 

Информация

 


 

 Комитет по образованию направляет для учета и использования в работе информацию о проведении по инициативе Республики Саха (Якутия) федерального проекта-конкурса «Смотри, это Россия» (далее – Конкурс), целью которого является воспитание гражданско-патриотических чувств у молодежи. Участие в Конкурсе командное (в составе команды 5 обучающихся возрастом от 6 до 18 лет), регистрация осуществляется до 05.12.2020 на сайте: http://lookitsrussia.ru. 

Главная цель Конкурса, организованного по инициативе юных активистов Республики Саха (Якутия), – помочь детям из различных регионов страны узнать больше о разнообразии краев и областей России, создать новые дружеские связи. Формат видеокроссинга по аналогии с посткроссингом – обменом почтовыми открытками, подразумевает обмен тематическими видеороликами.

Подробнее: Информация

 


 

В соответствии с распоряжением Комитета по образованию от 12.08.2020 № 1561-р «Об организации проведения региональных диагностических работ в 2020/2021 учебном году» во второй четверти 2020/2021 учебного года запланировано проведение региональных диагностических работ (далее — РДР) по русскому языку и обществознанию в 6-х классах, но химии в 10-х классах, по физике и географии в 9-х классах, по литературе в 8-х классах общеобразовательных учреждений Санкт-Петербурга.

В связи с неблагоприятной эпидемиологической обстановкой Комитетом по образованию принято решение о переносе РДР, запланированных к проведению во второй четверти 2020/2021 учебного года.
О сроках проведения вышеуказанных РДР будет сообщено дополнительно.

 


  

Размещаем график проведения районного тура
Всероссийской олимпиады школьников посмотреть

 


 

Лига РОСНАНО приглашает присоединиться к VII Всероссийскому Фестивалю STA-студий, который проходит со 2 по 21 ноября в сетевом формате.

Это событие – один из важнейших форматов взаимодействия участников проекта из разных школ, городов, регионов и даже стран.
Обычно в ходе Фестиваля предлагается не только делиться своими достижениями в сети, но и объединиться в команды для совместного научного творчества в STA-студиях.
С новым форматом Фестиваля можно ознакомиться по ссылке https://nano-grad.ru/academy/courses/course.php?id=213376&type_id=4


Публикуем письмо Комитета по образованию от 30.10.2020 № 03-15-1701/20-0-8 «О проведении Всероссийской просветительской акции «Экологический диктант».  Диктант будет проводиться 15-16 ноября.

Посмотреть информацию

 


 

22 октября в нашей школе прошел ежегодный конкурс Белые журавли.

В связи с ограничениями на проведения мероприятий мы сочли правильным
записать стихи ребят, что бы все могли
увидеть наших талантливых учеников!

Видео с выступлениями

 

Благодарим за участие:
Бабошина Константина 5 а
Ермашева Матвей 5а
Селиванова Валерия 6а
Большакова Евгения 6а
Данилову Анастасию 9в
Нипадистову Эвелину 9в
Казакевич Алису 10б


 

Обучающиеся начальной школы из группы внеурочной деятельности «Экомоделирование» представили свои работы  в рамках осенней выставки.

Педагог — Серебрякова Татьяна Олеговна


 

Кафедра математики и информатики СПб АППО информирует о проведении ряда мероприятий в рамках ежегодного Фестиваля IT-профессий.

Специалисты кафедры подготовили информационные материалы в помощь учащимся с выбором профессии/ссуза/вуза в сфере информационных технологий (во вложении).

Ряд мероприятии Фестиваля проходят до 4 ноября 2020 года:

Профессиональные пробы в сфере IT для 5-11-х классов(бесплатно до 4 ноября), Индивидуальные консультации по выбору профессии/ссуза/вуза (бесплатно до 4 ноября).

Информационные  материалы — посмотреть 


 

 Поздравляем учениц 10 «б» класса  

Ходаб Алису  и Лодягину Алису с победой в открытом районном конкурсе,
посвященному творчеству С.А. Есенина «Я сердцем никогда не лгу…»

Посмотреть диплом

 


 

Комитет по образованию Санкт-Петербурга направляет информацию о проекте по ранней профессиональной ориентации учащихся 6-11-х классов общеобразовательных организаций «Билет в будущее».

Официальное письмо с приложениями по участию в проекте — посмотреть

 


 

Ученики школы креативно поздравили учителей с Днем учителя
и подготовили видеопоздравления!

Видеопоздравление от учеников начальной школы — посмотреть

Видеопоздравление от учеников средней школы — посмотреть

Видеопоздравление от учеников старшей школы — посмотреть

 


  В  школе прошла выставка, приуроченная ко Дню учителя. 

Благодарим всех участников !

Фотографии в нашем фотоальбоме


 

Дорогие учителя, уважаемые коллеги!

Поздравляю Вас с праздником — Днем Учителя!

В годовом календаре много профессиональных праздников, однако только один празднуется во всех уголках планеты.

Чествование Учителя — знак особенности его служения, его миссии в духовном здоровье человечества и развитии цивилизации. И особой ответственности того, кто смотрит в глаза ребенку в течение 11 лет и формирует его душу.

Желаю Вам достойно нести гордое имя «Учитель», успехов Вам и вашим ученикам.
Я горжусь нашим коллективом, поздравляю с праздником и благодарю!

Директор школы, Татьяна Ивановна Лытко


  3 октября 2020 года

На школьном стадионе состоялся открытый турнир по футболу «Школа 20 приглашает».

В турнире приняли участие команды школ Невского района:

ГБОУ школа №20, ГБОУ школа №327, ГБОУ школа №350, ГБОУ школа №591

Победителем турнира стала команда ГБОУ школа №350!

Поздравляем победителей!

 Благодарим участников и болельщиков турнира!

Фотографии турнира можно посмотреть здесь. 

 

 


 

Новости исторической науки.

Весной 2020 г. в свет вышла новая книга о боевом пути 11-й Волховской партизанской бригады «На пути к Великой Победе»

Автор: доктор исторических наук профессор СПбГУ Валентин Иванович Хрисанфов.

Монография подробно восстанавливает историю бригады.

       Наш музей предоставил автору фотоматериалы и некоторые документы.


 

 


 

Публикуем новый график прохода в школу учебных коллективов
с 28 сентября 2020 года:

посмотреть 
(ссылка обновлена)

 


 

 

В 2020/2021 уч. году на базе нашей школы проводятся районные мероприятия:

Футбольный турнир «Школа 20 приглашает!»,
Период проведения: сентябрь-октябрь 2020 года
— посмотреть Положение

Открытый районный конкурс стихотворений
собственного сочинения «Проба пера»,
Период проведения: апрель 2021 года
— посмотреть Положение

Открытый районный чемпионат по средневековому фехтованию
«Кубок Невской дружины»,
Период проведения: ноябрь-декабрь 2020 года, апрель 2021 года
  — посмотреть Положение

 


 

Ученики 4 «а» класса проводили опыты и выяснили,
что во фруктах содержится электричество

 

1 «г» получил подарки за участие в акции «Дети вместо цветов»

 

 

 

Ученики 2 «в» класса встретили начало учебного года весело и громко


 

Информируем о проведении Открытого районного турнира по футболу «Школа 20 приглашает» (далее – Турнир). Турнир является частью районного проекта «Школа возможностей», он направлен на популяризацию среди обучающихся занятий футболом, вовлечение их в соревновательную деятельность.

Цель Турнира: развитие физической активности учащихся, приобретение знаний и умений, необходимых юным футболистам. К участию приглашаются команды 1-2, 3-5 классов общеобразовательных школ Невского района. Сроки проведения Турнира: с 19.09.2020 по 31.10.2020 года. Предварительные заявки на участие можно подать до 26.09.2020.

Положение о турнире


 

в рамках реализации программы развития системы образования Невского района 2020-20204 гг. по направлению «Современный музей».

 

Ученики будут вовлечены в работу через лестницу проектов:

Лестница проектов: «Создаем историю вместе»

 

На это неделе дан старт проектам в начальной школе.

 Для учеников 1-3-х классов: 

Арт-челлендж #Наследники_победы

 

 Для учеников 4-х классов:

Музыкально-поэтический флеш-моб #У_партизанского_костра

 Подробнее о проекте на нашем сайте — вот здесь.

 Реализация проекта — группа ВКонтакте «Ленинградский партизан»

 QR-код группы проекта «Ленинградский партизан»


 

Школе № 20, открытой в сентябре 1970 года,

в этом году исполняется 50 лет.

 Выпускников предыдущих лет,

сотрудников школы прошлых лет просим откликнуться

если вы хотите выступить с интересным рассказом

или можете прислать архивные фотографии.

 Информацию можно отправлять на почту школы — [email protected] 

или позвонить по телефону: 585-42-81

 


Расписание звонков в 1-ом классе — посмотреть

Расписание звонков в 2-4 и 8-11 классах — посмотреть

Расписание звонков в 5-7 классах — посмотреть

Время прихода учебных коллективов (1-4 классы) — посмотреть

Время прихода учебных коллективов (5-11 классы) — посмотреть

График посещения столовой (1-4 классы) — посмотреть

График посещения столовой (5-11 классы) — посмотреть

Закрепление кабинетов за учебными коллективами — посмотреть

Размещение учебных коллективов в гардеробе — посмотреть

Режим работы групп ГПД — посмотреть

 


 

Помнить, чтобы жить…

3 сентября — день солидарности
в борьбе с терроризмом

Каждый год, начиная с трагического сентября в г. Беслане в 2004 году, в нашей школе проходит акция — «Помнить, чтобы жить…»

«Мы помним, мы скорбим, мы осуждаем терроризм,»- вновь и вновь звучит в каждом классе, ведь очевидно, никто не имеет права отнимать у человека жизнь. И тем чудовищнее выглядит гибель детей…

Предлагаем вам, читатели, посмотреть видеоролики, подготовленные детьми и учителями. Они болью отзовутся в ваших сердцах.

Но, может быть, сострадание сделает мир добрее, научит взаимопониманию, остановит агрессию и зло…

Директор школы, Татьяна Ивановна Лытко

Видео для учащихся 2-4 классов — посмотреть

Видео для учащихся 5-7 классов — посмотреть

Видео для учащихся 8-11 классов — посмотреть

 

День Памяти в 10 а, абсолютная тишина после просмотра фильма. Классные руководители обсудили то, как дети создавали фильм, о чём он заставил их задуматься. Это было эмоционально и очень трогательно. 


 

Обращение директора школы к ученикам — посмотреть 

 

Фотографии с праздника можно посмотреть в нашем альбоме — посмотреть


 

ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ СОВЕТ! НЕТ РАВНОДУШНЫХ!

28 августа прошел педагогический совет на тему:

«Совершенствование системы образования: использование опыта обучения с применением ДОТ к контексте программы развития ОУ»

 


 

 


  

Уважаемые ученики и родители, предлагаем краткий обзор объединений дополнительного образования.
Он вам поможет определиться с выбором занятий по интересам.  

 


 

УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ!

 В ГБОУ школе №20 открыт набор в группу «Эрудит» по подготовке к школе на 2020-2021 учебный год.

  Уроки представляют собой систему развивающих занятий для детей 6-ти лет.

 Большое внимание уделяется формированию умений общения с учителем и будущими одноклассниками, работе в одном ритме со всеми, развитию индивидуальных способностей ребенка.

 Запись по телефону: 585-92-32 (пн.-пт. с 10.00 до 15.00, Ирина Сергеевна)

 Занятия начинаются с 14 сентября 2020 года.

 Родительское собрание – 10 сентября 2020 года в 18.00 в актовом зале школы.


 

Размещаем информацию о профильном обучении в образовательных учреждениях Невского района

Информация


 

Готовимся к первому сентября!
Делаем ремонт собственными силами. Ждем детей.

 


 

Страницы классов — Школа 375

Класс

Классный руководитель Учебный план

Акимова Ирина Александровна Учебный план для 1а, 1б, 1в, 1г классов

Ударова Марина Ивановна

Николаева Анна Алексеевна

Енина Ольга Николаевна

Колганова Нина Анатольевна Учебный план для 2а, 2б, 2в, 2г классов

Дятлова Вера Петровна

Поливара Татьяна Валерьевна

Иванова Татьяна Александровна

Третьякова Елена Николаевна Учебный план для 3а, 3б, 3в, 3г классов

Чалкова Гутиера Витальевна

Микулина Александра Игоревна

Реуцкая Светлана Викторовна

Левчук Людмила Васильевна Учебный план для 4а, 4б, 4в, 4г классов 

Малиновская Ирина Борисовна

Головня Вероника Сергеевна

Шайдерова Лидия Васильевна

Андреенкова Анна Сергеевна Учебный план для 5а, 5б, 5в, 5г, 5д классов

Соловьева Евгения Викторовна

Котенко Елена Вячеславовна

Канатова Ксения Александровна

Балабина Варвара Михайловна

Филиппова Нелли Михайловна Учебный план для 6а, 6б, 6в, 6г классов

Нестерова Ольга Олеговна

Кочанова Валерия Михайловна

Ершова Лариса Павловна

Кононова Марина Геннадьевна Учебный план для 7а, 7б классов

Досмаева Ираида Николаевна

Кошурина Надежда Вениаминовна Учебный план для 7в, 7г классов

Роднова Ольга Викторовна

Свечникова Людмила Викторовна Учебный план для 8а, 8б классов

Романова Марина Анатольевна

Васильева Галина Анатольевна Учебный план для 8в класса

Зеленкова Елена Николаевна Учебный план для 9а, 9б классов

Птицына Ирина Аркадьевна

Смирнова Елена Александровна Учебный план для 9в класса

10а

Самыловская Ксения Владимировна Учебный план для 10а класса

10б

Макарова Наталья Викторовна Учебный план для 10б класса

11а

Сысоева Анна Юрьевна Учебный план для 11а класса

11б

Щапкова Ольга Николаевна Учебный план для 11б класса
информационно-технологический профиль
социально-экономический профиль

ГБОУ школа №569 Невского района — Школа достижений и успеха!

Пожалуйста, прежде чем отправить письмо в адрес ГБОУ школы №569 в электронном виде, внимательно ознакомьтесь с информацией снизу формы.

Ваше имя и фамилия (обязательно, мин. длина 10)

Ваш e-mail (обязательно, мин. длина 10)

Номер телефона

Тема обращения (обязательно)
—Общий вопросЗапись на приём к администрацииЖалобаПредложениеКвест

Сообщение (обязательно, мин. длина 10)

Желаемая форма ответа (обязательно)
—Электронная почтаУказанный телефонный номерЛюбой на ваше усмотрениеНе требует ответа

Я подтверждаю свою дееспособность, безоговорочно принимаю «Пользовательское соглашение» и даю согласие на обработку своих персональных данных (требование закона «О персональных данных» №152-ФЗ)

Краткие Правила приема обращений
Интернет-обращения рассматриваются в ГБОУ школе №569 в соответствии с требованиями Инструкции о порядке рассмотрения обращений в ГБОУ школы №569.

Обращения в письменном виде могут быть направлены в ГБОУ школу №569 по адресу: 192076, Санкт-Петербург, Рыбацкий проспект, дом 29, корпус 2, литер А, либо поданы на личном приеме.

При заполнении бланка обращения необходимо указать свою фамилию, имя, электронный адрес, по которому будет направлен ответ, изложить суть обращения. Обращение должно быть составлено на русском языке.

Обращение не принимается к рассмотрению, если:
• в нем содержатся нецензурные или оскорбительные выражения, угрозы жизни, здоровью, имуществу должностного лица, а также членов его семьи;
• текст написан по-русски с использованием латиницы или набран целиком заглавными буквами, не разбит на предложения;
• текст нечитаем, имеет непонятные сокращения;
• указан неполный или недостоверный адрес;
• обращение не адресовано ГБОУ школе №569.

Ответ автору обращения направляется в форме электронного документа, если им указаны фамилия, имя и адрес электронной почты (e-mail).

Просим Вас руководствоваться указанными требованиями, заполнять все предложенные реквизиты и четко формулировать суть обращения. Это значительно ускорит его рассмотрение.

Главная

Осенью прошлого года наша школа вступила в уникальный городской проект «Виртуальный школьный музей», который организован Некоммерческим фондом «Новое образование» и поддерживается Фондом президентских грантов. Экспозиция школьного музейно-образовательного комплекса «Неизвестная война» в проекте представлена в формате видеоэкскурсии. Все электронные материалы опубликованы на единой онлайн-платформе «Виртуальный школьный музей» https://vrmuseum-ptz.ru/. Огромная благодарность Маслову Виктору Владимировичу, руководителю музея, за работу в проекте и подготовку учеников-экскурсоводов.

Лето – долгожданное время года для детей и их родителей. К сожалению, оно не такое длинное и пока есть возможность, хочется успеть всё: вволю погулять, отдохнуть, и, конечно, искупаться! А чтобы каникулы ничем не омрачились – достаточно соблюдать правила безопасности. В нашей школе многое делается для того, чтобы дети, а также их родители помнили о необходимости соблюдения безопасного поведения на водоемах летом! На стенде «Безопасность» размещена листовка «О правилах поведения на водоеме летом». На школьном сайте опубликованы Памятка и мультфильм о правильном поведении на воде. 

В апреле-мае текущего года с обучающимися проведены беседы о безопасном поведении летом. В апреле мы приняли участие в проекте «Игра БЕЗопасности», в котором тоже рассматривалась эта важнейшая тема. Летние каникулы – это здорово! Желаем Вам набраться сил и здоровья перед следующим учебным годом! Соблюдайте правила безопасности – и каникулы принесут только радость и отличное самочувствие!

3 июня в школе прошло торжественное мероприятие — посвящение обучающихся в Юные инспекторы дорожного движения. ЮИД – что же это такое? Еще в 60-х годах в парках культуры и отдыха стали строить детские площадки, имитирующие уличное движение. Ребята оказывали помощь в распространении знаний основ ПДД среди сверстников, добровольно объединялись в организованные группы: «юные дружинники», «юные друзья милиции», «юные друзья ГАИ» и другие. Официальным днем рождения движения юных инспекторов принято считать 6 марта 1973 года. В этот день было утверждено Положение о создании отрядов Юных инспекторов движения. С тех пор это движение активно развивается.

Подробнее…

23 мая 2021 года в г. Москва, на арене МЦБИ состоялись Чемпионат России по каратэ киокусинкай среди мужчин и женщин (18 лет и старше),Первенство России среди юношей и девушек (12-13 лет, 14-15 лет), юниоров и юниорок (16-17 лет) и Надежда России среди мальчиков и девочек (10-11 лет, 8-9 лет) (кёкусин-ката, кёкусин-ката-группа). В главных соревнованиях года принимали участие более 350 спортсменов из разных регионов России.

Спортсмены из Карелии заняли 3 место в общекомандном зачете. Ученик 34 школы 2 Г класса Холодов Елисей в своей возрастной категории стал победителем, заняв 1 место. Елисей показал высокий уровень подготовки, показав лучший результат!

  •  

Самый трогательный и незабываемый праздник – Последний звонок – прозвенел для выпускников 9 и 11 классов. Три с половиной тысячи звонков вместили в себя их школьные годы. Однако ни один из них не был похож на другой. Какой-то торопил на первый урок, какой-то звал к любимому учителю. Казалось, им не будет конца! Но вот подошло время последнего звонка.

Напутственные речи учителей, для которых дети стали частью жизнью, волнения родителей, которым трудно поверить, что их ребенок уже взрослый, грустные и радостные минуты для самих ребят — расставания с удивительным школьным миром. И хотя впереди еще экзамены и выпускной, ребята вместе вышли с цветами на сцену, чтобы поблагодарить своих педагогов и сказать школьному детству «прощай».

Праздник Последнего звонка навсегда останется для учеников светлым и радостным воспоминанием о годах, проведенных в родной школе и с любимыми учителями.

13 мая в стенах Национальной библиотеки Республики Карелия состоялась увлекательная историческая игра «Восстановим и устроим землю Русскую с Александром Невским». Участниками интеллектуального «побоища» стали школьники Петрозаводска – учащиеся школ № 9, 34, 35 и Финно-угорской школы. Ребята поставили себя на место защитника земли Русской и Великого князя – Александра Невского, отстоявшего земли Руси от вторжений иностранных захватчиков и укрепившего свою княжескую власть, наладив отношения с Золотой Ордой, под игом которой находилась вся Русь, и смогли ответить на самые сложные вопросы.

В результате напряженной игры с команда 7 Б класса с минимальным отрывом заняла II место.

Просмотров: 103

Все дальше в историю уходит от нас День Победы. Для одних 9 мая – дата главного торжества, для других – день памяти и скорби о погибших, для третьих – просто светлый весенний праздник. Но всех нас объединяют чувство гордости за родную страну, счастье завоеванной свободы, любовь к родной земле. МОУ «Школа № 34» не могла остаться в стороне от этого значимого для всей нашей страны праздника. Учащиеся украсили школу к празднику и поучаствовали в различных городских конкурсах и мероприятиях.

Подробнее…

ВОСПИТАТЕЛЬНАЯ РАБОТА – Официальный сайт Гимназии №1 г. Новокуйбышевска



60-ЛЕТИЕ

ПОЛЁТА В КОСМОС

План мероприятий по подготовке и проведению празднования в 2021 году

60-летия полета в космос Ю. А. Гагарина


 

75-ЛЕТИЕ ПОБЕДЫ

Виртуальные мероприятия к годовщине парада Победы

https://cloud.mail.ru/public/r2K4/3PuYRJTLg – ссылка на ролик “Парад Победы”

Видеоальманах с фильмами «В авангарде прогресса» и «Дыхание родной земли»  https://xn--80acibcbbvysrlu4m.xn--p1ai/map/

https://www.youtube.com/watch?v=ov7bKyahGL4 –  ссылка на фильм «Судьба человека»

https://youtu.be/BaxPdrY6zyY  –  ссылка на фильм «Вечная память героям Великой Отечественной…»

https://foto.pamyat-naroda.ru/ – дистанционный проект «Дорога Памяти»

Дорога Памяти,  Плакат Дорога памяти

https://www.pravnuki-pobediteley.ru/ – дистанционный конкурс «Правнуки Победителей»

https://vk.com/12mediaholdingконкурс видео рассказов «Правнуки Победителей. От истории семьи – к истории страны»

 

НАШИ ПРОЕКТЫ

Я знаю, помню и горжусь! https://prezi.com/view/KzwyyXvsb948qB13FybI/

Летопись гимназии № 1 г. Новокуйбышевска Самарской области https://prezi.com/view/O89I6vRetHwitpBkixEW/

Виват, гимназия моя!!! https://prezi.com/view/Kn0KMbVkB0tNuLX8b2Fh/

ЭНЦИКЛОПЕДИЯ ПОДВИГА

Ксения Багрова, 4А класс – видеоролик “Прадедушка”,  Ролик Багрова Алексея, 1А класс https://yadi.sk/d/OCXnlTPAFlTLOQ

 

   

Тема: “Фото_ветераны_медали”


ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА

Общий план профилактической работы

План Совета профилактики

План антинаркотической работы

 

ЮНАРМИЯ

Приказ о создании отряда

Устав Юнармии

План работы отряда

Текст гимна юнармейцев

Гимн Юнармейцев

Буклет о Юнармии

О Юнармии

  


РОССИЙСКОЕ ДВИЖЕНИЕ ШКОЛЬНИКОВ

25 октября исполняется 3 года молодой организации РДШ. Гимназия в мае 2018 года стала пилотной площадкой РДШ по информационно-медийному направлению.

Приказ о создании первичного отделения общероссийской Совета первичного отделения общероссийской общественно-государственной детско-юношеской организации РДШ

Устав РДШ

Протокол заседания совета продюсеров Медиахолдинга 12 канал ГБОУ гимназии №1

Протокол заседания Совета первичного отделения общероссийской общественно-государственной детско-юношеской организации

Карточка первичного отделения РДШ

Песня РДШ


 

ЛАГЕРЬ ДНЕВНОГО ПРЕБЫВАНИЯ


“ДОБРЫЕ СЕРДЦА”

Паспорт лагеря дневного пребывания

Положение о лагере дневного пребывания

Приказ об утверждении положения о лагере с дневным пребыванием

Режим дня ЛДП

ПРОГРАММА организации и проведения отдыха детей в летнем оздоровительном лагере дневного пребывания

ПРОГРАММА физкультурно-оздоровительной работы в ЛДП “Спортчас”

Программа ЛДП “Футбол”

ПРОГРАММА ДТО “Музыкальная шкатулка”

ПРОГРАММА ДТО “Перекресток”

Программа кружка ЛДП “Экооко”

Перечень предоставляемых услуг  в лагере дневного пребывания «Добрые сердца»

Услуга Периодичность
1 Питание детей Ежедневно, 2-х разовое
2 Оздоровление по плану работы
3 Просветительские мероприятия По плану работы
4 Культурно-массовые мероприятия По плану работы
5 Спортивные мероприятия По плану работы
6 Присмотр за детьми Ежедневно с 8.30 до 14.30

ТЕЛЕЦЕНТР ГИМНАЗИИ

Со дня открытия в школе действует радиостудия «12 канал».

Каждый четверг члены редколлегии знакомят учащихся и учителей с интересными событиями, происходящими в гимназии, городе, губернии.


САЙТЫ НАШИХ ТЕЛЕКАНАЛОВ

Ссылки на группы классов

ИТОГИ КОНКУРСА РОЛИКОВ КО ДНЮ МАТЕРИ

СЕРТИФИКАТ-1В,  СЕРТИФИКАТ-2А,  СЕРТИФИКАТ-6Б,  СЕРТИФИКАТ-7В,  СЕРТИФИКАТ-9В

ИТОГИ КОНКУРСА РОЛИКОВ КО ДНЮ УЧИТЕЛЯ

СЕРТИФИКАТ-2А, СЕРТИФИКАТ-6Б, СЕРТИФИКАТ-7Б, СЕРТИФИКАТ-8В.


ТЕЛЕПЕРЕДАЧИ “12 КАНАЛА”




СТУДИЯ АНИМАЦИИ И МУЛЬТИПЛИКАЦИИ “ПУГОВИЧКА”

С 2013 года в гимназии работает студия анимации и мультипликации “Пуговичка”. В ней занимаются ребята с 5 по 11 класс. За всё время существования ребята нарисовали более 30 мультфильмов на различную тематику. У нас существует канал “Анимационная студия “ПУГОВИЧКА“.

Предлагаем вашему вниманию мультфильмы-призёры Всероссийского конкурса “Бумеранг-2016”, которые были изготовлены в детском лагере “Орлёнок” г.Туапсе.


“КТО ГЕРОЙ?”

А

“ПЧЕЛА”

А

Приём в 1 класс МБОУ СОШ № 73 в 2021 году

Уважаемые родители (законные представители) будущих первоклассников 2021 года! 

Прием документов завершен. Вакантных мест в параллель 1-х классов комплектования 2021-2022 учебного года нет. 

Реестр приказов «О зачислении в первый класс комплектования 2021-2022 учебного года» (в форме электронного документа)

 

Приказ ДО АМО от 30.03.2021г. № 327 «Об утверждении Положения о муниципальной конфликтной комиссии по рассмотрению спорных вопросов при приёме детей в муниципальные общеобразовательные учреждения муниципального образования город Краснодар»

Приказ ДО АМО от 30.03.2021г. № 328 «Об утверждении порядка выдачи разрешения на приём в 1 класс детей, не достигших на 1 сентября текущего года возраста 6 лет и 6 месяцев, и старше 8 лет на обучение по образовательным программам начального общего образования в муниципальные общеобразовательные организации муниципального образования город Краснодар»

 

Территория, закреплённая за образовательной организацией, утвержденная постановлением администрации муниципального образования город Краснодар:

территория, закрепленная за образовательной организацией, утверждена «Постановлением администрации муниципального образования город Краснодар от 10.03.2021. № 908 «О внесении изменения в постановление администрации муниципального образования город Краснодар от 29.01.2018 № 263 «О закреплении муниципальных образовательных организаций за конкретными территориями муниципального образования город Краснодар»;

территория, закрепленная за МБОУ СОШ № 73:

улица Симферопольская: 2/2, 3, 4, 4/1, 6/1, 12, 14, 16, 18;

улица Сормовская: 102, 104, 106, 108, 108/2, 108/3, 110/1,110/4,112,116, 118, 120, 122; 

улица Приозёрная: 9, 13, 15, 17, 19;

улица им.Тюляева: 1, 2/1, 2/2, 3/2, 5, 7, 7/1, 9

 

Информация о работе муниципальной конфликтной комиссии по рассмотрению спорных вопросов при приёме детей в муниципальные общеобразовательные учреждения муниципального образования город Краснодар      

Документы для ознакомления родителей (законных представителей) (бланки заявлений, договоров и пр.)

Порядок приёма на обучение по образовательным программам начального общего, основного общего и среднего общего образования в муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение муниципального образования город Краснодар среднюю общеобразовательную школу № 73 имени Александра Васильевича Молчанова, утверждено 17.09.2020г. 

Положение об организации предоставления общедоступного и бесплатного начального общего, основного общего и среднего общего образования в муниципальном бюджетном общеобразовательном учреждении муниципального образования город Краснодар средней общеобразовательной школе № 73 имени Александра Васильевича Молчанова, утверждено 15.10.2020г.

Учебно-методические комплексы, по которым планируется обучение в параллели 1-х классов 2021-2022 учебного года: 

«Начальная школа XXI век»:   1-А,  1-Б

«Перспектива»:  1-В,  1-Г, 1-Е 

«Школа России»:  1-Д

Перечень документов, необходимых для зачисления в 1 класс

Классные руководители 1-х классов комплектования 2021-2022 учебного года: 

1-А класс — Смоленцева Наталья Владимировна, 

1-Б класс — Заворуева Надежда Николаевна,

1-В класс — вакансия,

1-Г класс — Астанаева Татьяна Геннадьевна, 

1-Д класс — Джанхот Нуриет Аслановна, 

1-Е класс — Бурмистрова Татьяна Александровна

      Параллель 1-х классов комплектования 2021-2022 учебного года планируется из 6-ти классов-комплектов (наполняемость класса-комплекта 25 человек) – всего 150 человек.

 

Гимназия города Слободского — Главная страница

Главная » Главная страница

 

 

 

 

Новые документы для просмотра и скачивания:

Гимназия информирует о переносе срока начала работы Школы развития в связи неблагоприятной эпидемической обстановкой и введением  в образовательных организациях ограничительных профилактических мер.

         Начало занятий переносится на декабрь 2020 года.

         Родительское собрание будет проведено в ноябре 2020 года (очно или в формате видеозаписи – по обстановке).  Информация будет размещена заранее на сайте гимназии.

          Благодарим за понимание!

Директор гимназии З.А. Баранова


#ДобраяВятка #ДобрыйСлободской #ГимназияОнлайн #ВремяДействоватьВместе #МыЗаЗОЖ

6б за ЗОЖ.
В Кировской области проходит марафон «Добрая Вятка»
Мы, 6 Б, присоединяемся к нему.
16 сентября на классном часе проведена акция марафона- ЗОЖ. В нашем классе много ребят, занимающихся спортом!
Мы поздравляем наших одноклассников с получением двух золотых, одного серебренного и восьми бронзовых значков ГТО.
Золотые значки ГТО получили Саламатова Светлана и Лумпов Иван!
Мы вами гордимся!
Министерство СМИ 6б класса


#ДобраяВятка #ДобрыйСлободской #ГимназияОнлайн #МояКнигаБиблиотеке43 #ДобронаЮге #ВремяДействоватьВместе

У нас просто замечательные новости! 18 сентября в нашей гимназии пройдет акция «От сердца к сердцу, или новая жизнь старой книги». Что же это значит?

Это значит, что в этот день вы сможете внести свой вклад в историю нашей гимназической библиотеки, подарив ей книги, которыми вы хотите поделиться не только со своими одноклассниками, но и со всей гимназией.

В этот же день вы сможете поспособствовать не только появлению новых книг в библиотеке, но и ‼ремонту старых. Некоторые из книг давно нуждаются в реставрации, и только в ваших руках изменить это.

И как однажды сказал Алан Беннетт: «Книга – устройство, способное разжечь воображение». Что ж, давайте разжигать его вместе


#ДобраяВятка #ДобрыйСлободской #ГимназияОнлайн #ВремяДействоватьВместе #МыЗаЗОЖ

ЗОЖ – это комплекс полезных привычек, только положительно влияющих на жизнедеятельность человека. Из чего состоит ЗОЖ? Компонентами здорового образа жизни являются правильное питание, утренняя зарядка, занятия спортом, а также грамотное планирование режима дня.

Правильное питание

Зачем человеку правильно питаться?
Если сравнить тело человека с домом, то еда — это строительный материал, фундамент, который обеспечивает ему должное функционирование.
Согласитесь, мало кто захочет строить себе дом из плохих, некачественных материалов, и знать, что рано или поздно этот дом придет в негодность?
Так и с питанием. Чтобы чувствовать себя активным, бодрым, оставаться работоспособным в течение всего дня, и быть здоровым, важно питаться сбалансировано и правильно. В течение дня между основными приемам пищи нужно иметь 2 перекуса. Это является важной особе … Читать дальше »


Уважаемые родители! 

      15 сентября 2020 года в 18.00 состоится областное родительское собрание (в режиме вебинара) по вопросам профилактики детского дорожно-транспортного травматизма с участием представителей министерства образования и института развития образования Кировской области, УГИБДД УМВД по Кировской области. 

        Для участия в мероприятии в день его проведения необходимо пройти по ссылке:  

https://pruffme.com/landing/kirovipk/tmp1 … Читать дальше »


Для реализации проекта по бесплатному школьному питанию для учеников начальных классов проделана большая работа. Важной составляющей государственной поддержки семей с детьми является реальный родительский контроль.

      11 сентября 2020 года представители Управляющего совета гимназии г. Слободского проверили организацию и  качество школьного питания в начальной школе, побывав на одной из перемен для завтрака. Организацию питания 2 классов осуществляли классные руководители: Тимкина Ю.В. и Чеглакова И.А. Оператор школьного питания ООО «Слободское РайПО».

Родителями было изучено:

—  меню на соответствие примерному, в том числе по массе порций;

— как организовано питание;

— нравится ли детям предложенная школьная еда.

        Мамы гимназистов – О.М. Вожегова, С.А. Аллахвердиева —  отметили, что меню размещено, как и график питания, в обеденном за … Читать дальше »


Этой осенью особенно важно обезопасить себя  (своего ребенка) от традиционных сезонных заболеваний и сделать прививку от гриппа, так как эпидемиологи не исключают возможность перекрестного заражения двумя вирусами одновременно (грипп и коронавирус), в этом случае болезнь будет протекать особенно тяжело и повлечет за собой осложнения.

Вакцинация против гриппа снижает вероятность развития осложнений и тяжелого течения заболевания, позволяет выработать стойкий иммунитет к вирусу типов А и В, а так же облегчить течение заболевания при заражении новыми (мутировавшими) подвидами вируса гриппа.

Возможные осложнения после гриппа:

  • пневмонии, протекающие как правило в тяжелой форме;
  • воспалительные заболевания верхних дыхательных путей, органов слуха;
  • развитие дыхательной недостаточности из-за поражения легочной ткани;
  • нарушение сердечной деятельности и работы почек.

Берегите свое здоровье, делайте прививки! … Читать дальше »


Согласно п.3.3. Приложения 1 договора-оферты на оказание услуг по безналичной оплате проезда в автомобильном и электрифицированном транспорте общего пользования (кроме такси), безналичной оплате школьного питания в образовательных организациях, а также по проходу в учебные и другие заведения, оснащенные автоматизированной системой контроля доступа и , размещенном на официальном сайте www.ekarta43.ru

«За использование Гражданином Системы устанавливается плата в размере 2,5% (две целых пять десятых процента) от каждой произведенной транзакции при осуществлении оплаты школьного питания посредством электронной карты. Взимание установленной платы осуществляется автоматически после каждой произведенной транзакции при оплате питания с помощью электронной карты путем безакцептного списания денежных средств со счета карты.»

С уважением,
ООО «Электронны … Читать дальше »


Будущее меняется. События в жизни доказывают нам, что цифровое пространство дает возможность каждому из нас быть на связи из любой точки мира. И мы не отстаём!

Уникальный формат мероприятия в рамках проекта по ранней профессиональной ориентации «Билет в будущее» разработан специально для Финала национального чемпионата Ворлдскиллс Россия. Платформа чемпионата начала работу уже со 2 сентября.

Благодаря новому формату школьник из любой точки России сможет принять участие в нацфинале и в профориентационных мероприятиях проекта «Билет в будущее» с помощью мобильной версии сайта с любого смартфона.

Школьники смогут посмотреть трансляции соревнований, работы настоящих профессионалов, которые уже достигли мастерства в своих сферах, а также задуматься о собственном профессиональном выборе.

Как записаться?

Нужно зайти на сайт  … Читать дальше »


#ДобраяВятка #ДобрыйСлободской #ГимназияОнлайн #ЧасдобротыМывответезатехкогоприручили #Дайлапу

Дорогие ребята и уважаемые педагоги, родители!
К вам с инициативой обращается 5 б класс.

Все вы слышали о том, что в нашем городе существует приют для собак. Животные в нём содержатся на добровольные пожертвования людей, не равнодушных к судьбам бездомышей. Кто-то из них от рождения не знает, что такое хозяин, другие пережили предательство.

Поскольку посещение приюта в период эпидемии ограничено, и скоро наступит ненастная погода, а натуральная пища в мисочках быстро остывает, предлагаем всем нам вместе помочь животным сухими кормами. Собачке средних размеров при умеренной физической нагрузке требуется от 300 до 500 г. корма в день. Поэтому даже маленький пакетик промышленной еды может спасти чью-то жизнь. Приносим корм в гимназию (корзина будет находится на вахте), далее гостинцы будут централизованно доставлены хвостикам. Заранее спасибо всем … Читать дальше »


Вы помните в ленте новостей гимназии мы писали об удивительных арт-объектах, сделанных в том числе на токарном станке учеником гимназии!?Мы поздравляем Шулакова Артёма, ученика 6А класса с победой в РЕГИОНАЛЬНОМ ЭТАПЕ ВСЕРОССИЙСКОГО КОНКУРСА «Зелёная планета»!
И продолжаем ждать результата с заключительного Всероссийского этапа конкурса…
автор фото: Плаксина Евгения, 6а кл.
автор текста: Серебрякова И.М., кл.руководитель 6а


Коллектив гимназии сердечно поздравляет Злату Александровну с Днем Рождения!

Любите жизнь, любите вдохновенье,
Пусть радуют вас в будущем года,
Прекрасным будет настроение,
А грусть покинет раз и навсегда!
Удачи вам и неба голубого,
Улыбку солнца, радости, любви,
И счастья в жизни самого большого,
И чтоб везло на жизненном пути!


ДО
Календарь
«  Август 2021  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
      1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031
Рейтинг сайтов

TikTok показывает студента, вдохновляющего профессора, который слушает одно направление после …

21 сентября 2020, 13:35

Студент оставляет микрофон включенным в классе и отпускает шутку One Direction. Рисунок: TikTok ikaylaanne18 / Getty Images

Поклонница One Direction обратила своего профессора после того, как случайно пошутила о группе во время урока, превратив неловкую оплошность в довольно знаковый поворот событий!

Вирусный TikTok пересказал веселую историю о студентке, которая во время урока пошутила в One Direction, но забыла выключить микрофон, и все это привело к тому, что ее профессор обнаружил и заткнул ребятам!

В одном направлении все еще есть несколько групповых чатов, говорит Лиам Пейн во время TikTok Live

20-летняя Кайла Моррис была в классе виртуальной математики, когда ее профессор написал на доске «1D», говоря о размерах.

Будучи директором, Кайла отправила голосовое сообщение своей подруге: «Одно измерение? Больше похоже на One Direction », только для того, чтобы проиграть звонок, заставив ее сбитого с толку профессора повернуться и спросить:« Кто говорит? »

Когда ученик сказал: «Я думаю, это была шутка, профессор, просто продолжайте», профессор ответил, что ненавидит пропускать шутки.

Объясняя, что произошло дальше, Кайла сказала:

«Я написала своему профессору по электронной почте, о чем я говорила, и сделала это сразу после урока», поскольку она объясняет, что это ее друг открыл сообщение, которое, по ее словам, было «очень смущающим». и «ясно ее голос».

Она опубликовала скриншоты их очаровательной переписки по электронной почте, которые доказывают, что он один из хороших учителей, поскольку она извинилась за то, что прерывала, и объяснила, как шутила о «популярном британском бойз-бэнде».

Профессор слушает One Direction после шутки, сыгранной в его классе. Рисунок: TikTok Кайла Моррис

Его легендарный ответ гласил: «Спасибо за объяснение! Я пойду поищу в One Direction, так как я с ними не знаком. И я счастлив, что вы говорите и шутите со своими одноклассниками.«

« Поскольку мы разделены, каждый должен каким-то образом связать свои отношения ».

Ученик отправляет электронное письмо учителю после того, как в классе разыграли шутку One Direction. Рисунок: TikTok Кайла Моррис

Извините нас, пока мы идем и рыдаем, потому что он звучит как лучший учитель в мире, плюс его образ, смотрящий видео группы на YouTube, дает нам жизнь.

Сообщая всем о том, что произошло в третьем видео, она рассказала, что он играл их песню Story Of My Life, когда все входили в класс, говоря, что это была та, которая ему больше всего нравится, и была потрясена, когда она сказала ему, что у TikTok есть более 1.5 миллионов просмотров (сейчас 2 миллиона!)

> Загрузите наше приложение для всех последних новостей One Direction

Что такое размеры? — Определение, факты и примеры

Что такое размеры?

Размеры в математике — это мера размера или расстояния до объекта, области или пространства в одном направлении. Проще говоря, это измерение длины, ширины и высоты чего-либо.

Любой объект, окружение или пространство может быть

Одномерный (или 1D)

Двумерный (или 2D)

Трехмерный (или 3D)

Например,

Нулевое измерение

Точка — это объект с нулевой размерностью, поскольку он не имеет длины, ширины или высоты. У него нет размера. Он говорит только о местонахождении.

Одномерный

Линейный сегмент, нарисованный на поверхности, является одномерным объектом, поскольку он имеет только длину и не имеет ширины.

Двумерный

Двумерные фигуры или объекты в геометрии — это плоские плоские фигуры, которые имеют два измерения — длину и ширину. Двумерные или двумерные формы не имеют толщины и могут быть измерены только по двум граням.

Квадрат, круг, прямоугольник и треугольник являются примерами двухмерных объектов. Мы можем классифицировать фигуры на основе их размеров.

Трехмерный

В геометрии трехмерные фигуры — это твердые фигуры, объекты или фигуры, имеющие три измерения — длину, ширину и высоту.В отличие от двухмерных форм, трехмерные формы имеют толщину или глубину.

Куб и кубоид являются примерами трехмерных объектов, поскольку они имеют длину, ширину и высоту.

Возьмем, например, кубоид,

Атрибуты кубоида — это грани, ребра и вершины. Три измерения составляют края трехмерной геометрической формы.

Некоторые примеры трехмерных фигур:

3-х мерные формы Примеры
Куб

Рубрический куб

Игральные кости

Сфера

Мяч

Круглый

Конус

Морковь

конус

Прямоугольная призма и кубоид

Книга

Подарок

Каждая трехмерная фигура содержит множество двухмерных фигур.Соединив вместе множество двухмерных фигур, мы можем получить трехмерную фигуру.

Интересный факт

  • В математике может быть больше трех измерений, но рисовать на бумаге будет сложно.

Давай сделаем

Определите двумерные формы в трехмерных формах, приведенных ниже.

Предварительная обработка графических данных

image_dataset_from_directory функция
  тс.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory (
    каталог
    label = "предполагаемый",
    label_mode = "int",
    class_names = Нет,
    color_mode = "RGB",
    batch_size = 32,
    image_size = (256, 256),
    shuffle = True,
    семя = Нет,
    validation_split = Нет,
    подмножество = Нет,
    интерполяция = "билинейный",
    follow_links = Ложь,
    crop_to_aspect_ratio = Ложь,
    ** kwargs
)
  

Создает tf.data.Dataset из файлов изображений в каталоге.

Если ваша структура каталогов:

  main_directory /
...class_a /
...... a_image_1.jpg
...... a_image_2.jpg
... class_b /
...... b_image_1.jpg
...... b_image_2.jpg
  

Затем вызов image_dataset_from_directory (main_directory, labels = 'inferred') вернет tf.data.Dataset , который возвращает пакеты изображений из подкаталоги class_a и class_b вместе с метками 0 и 1 (0 соответствует class_a и 1 соответствует class_b ).

Поддерживаемые форматы изображений: jpeg, png, bmp, gif.Анимированные гифки обрезаются до первого кадра.

Аргументы

  • каталог : каталог, в котором расположены данные. Если метки «предполагаются», он должен содержать подкаталоги, каждый из которых содержит изображения для класса. В противном случае структура каталогов игнорируется.
  • ярлыков : Либо «предполагаемый» (метки генерируются из структуры каталогов), Нет (без ярлыков), или список / кортеж целочисленных меток того же размера, что и количество файлы изображений, найденные в каталоге.Этикетки следует отсортировать по в алфавитно-цифровом порядке путей к файлам изображений (получено через os.walk (каталог) в Python).
  • label_mode : — ‘int’: означает, что метки закодированы как целые числа (например, для sparse_categorical_crossentropy потеря ). — «категоричный» означает, что ярлыки закодирован как категориальный вектор (например, для потери categoryorical_crossentropy ). — «двоичный» означает, что метки (их может быть только 2) закодированы как скаляры float32 со значениями 0 или 1 (е.грамм. для binary_crossentropy ). — Нет (без ярлыков).
  • class_names : Допустимо только в том случае, если «метки» являются «предполагаемыми». Это явный список имен классов (должен совпадать с именами подкаталогов). Использовал контролировать порядок занятий (в противном случае используется алфавитно-цифровой порядок).
  • color_mode : Один из вариантов «оттенки серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будут ли изображения преобразованы в иметь 1, 3 или 4 канала.
  • batch_size : размер пакетов данных.По умолчанию: 32.
  • image_size : Размер для изменения размера изображений после их чтения с диска. По умолчанию (256, 256) . Поскольку конвейер обрабатывает пакеты изображений, которые все должны иметь того же размера, это должно быть предусмотрено.
  • перемешать : перемешивать ли данные. По умолчанию: True. Если установлено значение False, данные сортируются в алфавитно-цифровом порядке.
  • seed : Дополнительное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
  • validation_split : необязательное число с плавающей запятой между 0 и 1, часть данных, которые нужно зарезервировать для проверки.
  • подмножество : Одно из «обучение» или «проверка». Используется, только если установлено значение validation_split .
  • интерполяция : Строка, метод интерполяции, используемый при изменении размера изображений. По умолчанию билинейный . Поддерживает билинейный , ближайший , бикубический , площадь , lanczos3 , lanczos5 , гауссов , mitchellcubic .
  • follow_links : посещать ли подкаталоги, на которые указывают символические ссылки.По умолчанию False.
  • crop_to_aspect_ratio : если True, изменить размер изображений без соотношения сторон коэффициент искажения. Когда исходное соотношение сторон отличается от целевого соотношение сторон, выходное изображение будет обрезано, чтобы получить наибольшее возможное окно в изображении (размером image_size ), которое соответствует целевое соотношение сторон. По умолчанию ( crop_to_aspect_ratio = False ), соотношение сторон может не сохраняться.
  • ** kwargs : устаревшие аргументы ключевого слова.

Возврат

Объект tf.data.Dataset . — Если label_mode равно None, это дает float32 тензора формы (размер_пакета, размер_изображения [0], размер_изображения [1], число_каналов) , кодирование изображений (правила относительно num_channels см. ниже). — В противном случае будет получен кортеж (изображения, метки) , где изображений имеет форму (batch_size, image_size [0], image_size [1], num_channels) , и метки следует формату, описанному ниже.

Правила относительно формата этикеток: — если label_mode равен int , метки являются тензором формы int32 (размер_пакции) . — если label_mode — это двоичный , метки являются тензором float32 1 и 0 формы (batch_size, 1) . — если label_mode является категориальным , метки являются тензором float32 формы (batch_size, num_classes) , что представляет собой горячую кодирование индекса класса.

Правила относительно количества каналов в полученных изображениях: — если color_mode — это оттенки серого , в тензорах изображения 1 канал. — если color_mode — это rgb , В изображении есть 3-х канальные тензоры. — если color_mode — это rgba , В изображении есть 4-х канальные тензоры.


load_img функция
  tf.keras.preprocessing.image.load_img (
    path, grayscale = False, color_mode = "rgb", target_size = None, interpolation = "ближайший"
)
  

Загружает изображение в формат PIL.

использование:

  изображение = tf.keras.preprocessing.image.load_img (путь_к образу)
input_arr = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (изображение)
input_arr = np.array ([input_arr]) # Преобразование одного изображения в пакет.
прогнозы = model.predict (input_arr)
  

Аргументы

  • путь : путь к файлу изображения.
  • оттенки серого : УСТАРЕЛО используйте color_mode = "grayscale" .
  • color_mode : Один из вариантов «оттенки серого», «rgb», «rgba».По умолчанию: «rgb». Желаемый формат изображения.
  • target_size : Либо Нет (по умолчанию исходный размер) или кортеж целых чисел (img_height, img_width) .
  • интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения. Поддерживаемые методы: «ближайший», «билинейный» и «бикубический». Если установлена ​​PIL версии 1.1.3 или новее, «lanczos» также поддерживается.Если установлена ​​PIL версии 3.4.0 или новее, «бокс» и «Hamming» также поддерживаются. По умолчанию используется «ближайший».

Возврат

Экземпляр образа PIL.

Повышает

  • ImportError : если PIL недоступен.
  • ValueError : если метод интерполяции не поддерживается.

img_to_array функция
  tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img, data_format = None, dtype = None)
  

Преобразует экземпляр изображения PIL в массив Numpy.

использование:

  из изображения импорта PIL
img_data = np.random.random (размер = (100, 100, 3))
img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img (img_data)
массив = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img)
  

Аргументы

  • img : Входной экземпляр образа PIL.
  • data_format : формат данных изображения, может быть либо «channels_first», либо «каналы_последний».По умолчанию Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.image_data_format () используется (если вы его не изменили, по умолчанию «channels_last»).
  • dtype : Dtype для использования. По умолчанию Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.floatx () используется (если вы его не изменили, по умолчанию на «float32»)

Возврат

Массив 3D Numpy.

Повышает

  • ValueError : если недопустимый img или data_format передается.

ImageDataGenerator класс
  tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator (
    featurewise_center = Ложь,
    samplewise_center = Ложь,
    featurewise_std_normalization = Ложь,
    samplewise_std_normalization = Ложь,
    zca_whitening = Ложь,
    zca_epsilon = 1e-06,
    диапазон_ вращения = 0,
    width_shift_range = 0,0,
    height_shift_range = 0,0,
    яркость_диапазона = Нет,
    shear_range = 0,0,
    zoom_range = 0,0,
    channel_shift_range = 0,0,
    fill_mode = "ближайший",
    cval = 0.0,
    horizontal_flip = Ложь,
    vertical_flip = Ложь,
    rescale = Нет,
    preprocessing_function = Нет,
    data_format = Нет,
    validation_split = 0,0,
    dtype = Нет,
)
  

Генерация пакетов данных тензорного изображения с увеличением данных в реальном времени.

Данные будут зациклены (пакетами).

Аргументы

  • featurewise_center : Boolean. Установите для входного среднего значение 0 по набору данных по функциям.
  • samplewise_center : логический.Установите для каждого образца среднее значение 0.
  • featurewise_std_normalization : логический. Разделите входные данные по стандартным параметрам набора данных.
  • samplewise_std_normalization : логический. Разделите каждый ввод на его стандартное значение.
  • zca_epsilon : epsilon для отбеливания ZCA. По умолчанию 1e-6.
  • zca_whitening : логический. Нанесите отбеливание ZCA.
  • диапазон_ вращения : Внутр. Диапазон градусов для случайных вращений.
  • width_shift_range : Float, 1-D array-like или int — float: доля общей ширины, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-мерный массив: случайные элементы из массива. — int: целое число пикселей из интервала (-диапазон_ширина_диапазона, + диапазон_ширина_двига) — При width_shift_range = 2 возможных значения целые числа [-1, 0, +1] , то же, что и для width_shift_range = [- 1, 0, +1] , в то время как с width_shift_range = 1.0 возможные значения — числа с плавающей запятой в интервале [-1,0, +1,0).
  • height_shift_range : Float, 1-D array-like или int — float: доля общей высоты, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-мерный массив: случайные элементы из массива. — int: целое число пикселей из интервала (-диапазон_высоты, + диапазон_высоты) — При height_shift_range = 2 возможных значения целые числа [-1, 0, +1] , то же, что и для height_shift_range = [- 1, 0, +1] , в то время как с height_shift_range = 1.0 возможные значения — числа с плавающей запятой в интервале [-1,0, +1,0).
  • диапазон_яркости : кортеж или список из двух чисел с плавающей запятой.Диапазон для комплектации значение сдвига яркости от.
  • диапазон сдвига : Плавающий. Интенсивность сдвига (Угол сдвига против часовой стрелки в градусах)
  • диапазон масштабирования : плавающий или [нижний, верхний]. Диапазон случайного увеличения. Если число с плавающей запятой, [нижний, верхний] = [1-диапазон_увеличения, 1 + диапазон_увеличения] .
  • channel_shift_range : плавающий. Диапазон случайных сдвигов каналов.
  • fill_mode : Одно из значений {«постоянный», «ближайший», «отражать» или «переносить»}.По умолчанию — «ближайший». Точки за пределами ввода закрашиваются согласно заданному режиму: — ‘константа’: kkkkkkkk | abcd | kkkkkkkk (cval = k) — ‘ближайший’: aaaaaaaa | abcd | dddddddd — ‘отразить’: abcddcba | abcd | dcbaabcd — ‘обертка’: abcdabcd | abcd | abcdabcd
  • cval : Float или Int. Значение, используемое для точек за пределами границ когда fill_mode = "constant" .
  • horizontal_flip : логический. Произвольно переворачивайте входы по горизонтали.
  • vertical_flip : логический. Произвольно переворачивайте входы по вертикали.
  • rescale : коэффициент масштабирования. По умолчанию Нет. Если None или 0, масштабирование не применяется, в противном случае мы умножаем данные на предоставленное значение (после применения всех остальных преобразований).
  • preprocessing_function : функция, которая будет применяться к каждому входу. Функция запустится после изменения размера и увеличения изображения. Функция должна принимать один аргумент: одно изображение (тензор Numpy ранга 3), и должен выводить тензор Numpy с той же формой.
  • data_format : Формат данных изображения, либо «каналы_первый», либо «каналы_последний». Режим «channels_last» означает, что изображения должны иметь форму (образцы, высота, ширина, каналы) , Режим «channels_first» означает, что изображения должны иметь форму (образцы, каналы, высота, ширина) . По умолчанию используется значение image_data_format , найденное в вашем Файл конфигурации Keras по адресу ~ / .keras / keras.json . Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».
  • validation_split : Float. Часть изображений зарезервирована для проверки (строго между 0 и 1).
  • dtype : Dtype для использования для сгенерированных массивов.

Повышение

  • ValueError : Если значение аргумента data_format отличается от "каналы_последний" или "каналы_первый" .
  • ValueError : Если значение аргумента, validation_split > 1 или validation_split <0.

Примеры

Пример использования .flow (x, y) :

  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data ()
y_train = utils.to_categorical (y_train, num_classes)
y_test = utils.to_categorical (y_test, num_classes)
datagen = ImageDataGenerator (
    featurewise_center = Верно,
    featurewise_std_normalization = Верно,
    Rotation_range = 20,
    width_shift_range = 0,2,
    height_shift_range = 0,2,
    horizontal_flip = Верно,
    validation_split = 0.2)
# вычислить количества, необходимые для поэлементной нормализации
# (стандартное, среднее и основные компоненты, если применяется отбеливание ZCA)
datagen.fit (x_train)
# соответствует модели на пакетах с увеличением данных в реальном времени:
model.fit (datagen.flow (x_train, y_train, batch_size = 32,
         subset = 'обучение'),
         validation_data = datagen.flow (x_train, y_train,
         batch_size = 8, subset = 'validation'),
         steps_per_epoch = len (x_train) / 32, эпохи = эпохи)
# вот более "ручной" пример
для e в диапазоне (эпохах):
    print ('Эпоха', e)
    партии = 0
    для x_batch, y_batch в датагене.поток (x_train, y_train, batch_size = 32):
        model.fit (x_batch, y_batch)
        партии + = 1
        если партии> = len (x_train) / 32:
            # нам нужно разорвать цикл вручную, потому что
            # генератор зацикливается бесконечно
            перерыв
  

Пример использования .flow_from_directory (каталог) :

  train_datagen = ImageDataGenerator (
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./ 255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        'данные / поезд',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = 32,
        class_mode = 'двоичный')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
        'проверка данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = 32,
        class_mode = 'двоичный')
model.fit (
        train_generator,
        steps_per_epoch = 2000,
        эпох = 50,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = 800)
  

Пример совместного преобразования изображений и масок.

  # создаем два экземпляра с одинаковыми аргументами
data_gen_args = dict (featurewise_center = True,
                     featurewise_std_normalization = Верно,
                     диапазон_ вращения = 90,
                     width_shift_range = 0,1,
                     height_shift_range = 0,1,
                     zoom_range = 0,2)
image_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args)
mask_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args)
# Предоставьте одинаковые аргументы начального числа и ключевого слова для методов подгонки и потока
семя = 1
image_datagen.fit (images, augment = True, seed = seed)
mask_datagen.fit (маски, augment = True, seed = seed)
image_generator = image_datagen.flow_from_directory (
    'данные / изображения',
    class_mode = Нет,
    seed = семя)
mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory (
    'данные / маски',
    class_mode = Нет,
    seed = семя)
# объединить генераторы в один, который дает изображение и маски
train_generator = zip (генератор_образа, генератор_маски)
model.fit (
    train_generator,
    steps_per_epoch = 2000,
    эпох = 50)
  

поток метод
  ImageDataGenerator.поток(
    Икс,
    y = Нет,
    batch_size = 32,
    shuffle = True,
    sample_weight = Нет,
    семя = Нет,
    save_to_dir = Нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "png",
    подмножество = Нет,
)
  

Принимает массивы данных и меток, генерирует пакеты расширенных данных.

Аргументы

  • x : входные данные. Массив Numpy ранга 4 или кортеж. Если кортеж, первый элемент должен содержать изображения, а второй элемент — другой numpy массив или список массивов numpy, который передается на вывод без любые модификации.Может использоваться для загрузки различных данных модели вместе с изображениями. В случае данных в градациях серого ось каналов массив изображений должен иметь значение 1, в случае данных RGB он должен имеет значение 3, а в случае данных RGBA должно иметь значение 4.
  • y : Этикетки.
  • batch_size : Int (по умолчанию: 32).
  • перемешать : логическое значение (по умолчанию: True).
  • sample_weight : веса образцов.
  • seed : Int (по умолчанию: None).
  • save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения. сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
  • save_prefix : Str (по умолчанию: '' ). Префикс, используемый для имен файлов сохраненных изображения (актуально, только если установлено значение save_to_dir ).
  • save_format : один из «png», «jpeg», «bmp», «pdf», «ppm», «gif», «tif», «jpg» (актуально, только если установлено значение save_to_dir ).По умолчанию: «png».
  • подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .

Возврат

Итератор , выдающий кортежи (x, y) где x — массив данных изображения. (в случае ввода одного изображения) или список массивов numpy (в случае с дополнительные входы) и y — массив numpy соответствующих этикеток.Если sample_weight не равно None, Полученные кортежи имеют вид (x, y, sample_weight) . Если y равно None, возвращается только массив numpy x .

Повышает

  • ValueError : Если значение аргумента, подмножество отличается от «обучение» или «проверка».

flow_from_dataframe метод
  ImageDataGenerator.flow_from_dataframe (
    фрейм данных
    directory = None,
    x_col = "имя файла",
    y_col = "класс",
    weight_col = Нет,
    target_size = (256, 256),
    color_mode = "RGB",
    классы = Нет,
    class_mode = "категориальный",
    batch_size = 32,
    shuffle = True,
    семя = Нет,
    save_to_dir = Нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "png",
    подмножество = Нет,
    интерполяция = "ближайший",
    validate_filenames = True,
    ** kwargs
)
  

Принимает фрейм данных и путь к каталогу + генерирует пакеты.

Сгенерированные пакеты содержат дополненные / нормализованные данные.

Простое руководство можно найти здесь.

Аргументы

  • фрейм данных : фрейм данных Pandas, содержащий пути к файлам относительно каталог (или абсолютные пути, если каталог — Нет) изображений в строковом столбце. Он должен включать другие столбцы в зависимости от class_mode : — если class_mode является "категориальным" (значение по умолчанию), он должен включать столбец y_col с классами каждого изображения.Ценности в столбец может быть строкой / списком / кортежем, если один класс, или списком / кортежем, если несколько классов. — если class_mode является "двоичным" или "разреженным" , он должен включать задан столбец y_col со значениями классов в виде строк. — если class_mode — это "raw" или "multi_output" , он должен содержать столбцы, указанные в y_col . — если class_mode равно "input" или None дополнительный столбец не требуется.
  • каталог : строка, путь к каталогу для чтения изображений. Если Нет , данные в столбце x_col должны быть абсолютными путями.
  • x_col : строка, столбец в кадре данных , который содержит имена файлов (или абсолютные пути, если каталог Нет ).
  • y_col : строка или список, столбец / с в кадре данных , который имеет целевые данные.
  • weight_col : строка, столбец в кадре данных , который содержит образец веса.По умолчанию: Нет .
  • target_size : кортеж целых чисел (высота, ширина) , по умолчанию: (256, 256) . Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения.
  • color_mode : один из вариантов «оттенки серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Ли изображения будут преобразованы в 1 или 3 цветовых канала.
  • классы : необязательный список классов (например, ['собаки', 'кошки'] ). По умолчанию Никто. Если не указан, список классов будет автоматически выведенный из y_col , который будет отображаться в индексы меток, будет быть буквенно-цифровым).Словарь, содержащий отображение из класса имена для индексов классов можно получить через атрибут индекс_класса .
  • class_mode : один из «двоичный», «категориальный», «входной», «multi_output», «raw», sparse или None. По умолчанию: «категоричный». Режим достижения целей: — "binary" : 1D numpy массив двоичных меток, — «категориальный» : двумерный массив numpy меток с горячим кодированием. Поддерживает вывод нескольких этикеток. — «вход» : изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы с автоэнкодерами), — "multi_output" : список со значениями разных столбцов, — "raw" : массив значений в столбцах y_col , — "sparse" : 1D числовой массив целочисленных меток, — Нет , цели не возвращаются (генератор выдаст только пакеты данных изображения, которые полезно использовать в модель.прогнозировать () ).
  • batch_size : размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
  • перемешать : перемешивать ли данные (по умолчанию: True)
  • seed : необязательное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
  • save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения. сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
  • save_prefix : ул.Префикс для использования в именах файлов сохраненных изображений (только актуально, если установлено значение save_to_dir ).
  • save_format : один из «png», «jpeg», «bmp», «pdf», «ppm», «gif», «tif», «jpg» (актуально, только если установлено значение save_to_dir ). По умолчанию: «png».
  • подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
  • интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения.Поддерживается методы: «ближайший» , «билинейный» и «бикубический» . Если версия PIL Установлена ​​версия 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos" . Если PIL установлена ​​версия 3.4.0 или новее, также установлены "box" и "hamming" поддерживается. По умолчанию используется «ближайших» .
  • validate_filenames : Boolean, проверять ли имена файлов изображений в x_col . Если True , недопустимые изображения будут игнорироваться.Отключение этого опция может привести к ускорению выполнения этой функции. По умолчанию True .
  • ** kwargs : устаревшие аргументы для вывода предупреждений об устаревании.

Возврат

DataFrameIterator , выдающий кортежи (x, y) где x — это массив numpy, содержащий пакет изображений с формой (batch_size, * target_size, каналы) и y — это множество соответствующих меток.


flow_from_directory метод
  ImageDataGenerator.flow_from_directory (
    каталог
    target_size = (256, 256),
    color_mode = "RGB",
    классы = Нет,
    class_mode = "категориальный",
    batch_size = 32,
    shuffle = True,
    семя = Нет,
    save_to_dir = Нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "png",
    follow_links = Ложь,
    подмножество = Нет,
    интерполяция = "ближайший",
)
  

Указывает путь к каталогу и генерирует пакеты расширенных данных.

Аргументы

  • каталог : строка, путь к целевому каталогу. Он должен содержать один подкаталог для каждого класса. Любые изображения PNG, JPG, BMP, PPM или TIF ​​внутри каждый из подкаталогов дерева каталогов будет включен в генератор. Смотрите этот сценарий Больше подробностей.
  • target_size : кортеж целых чисел (высота, ширина) , по умолчанию (256, 256) . Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения.
  • color_mode : Один из вариантов «оттенки серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Ли изображения будут преобразованы в 1, 3 или 4 канала.
  • классы : Дополнительный список подкаталогов классов (например, ["собаки", "кошки"] ). По умолчанию: Нет. Если не указан, список классов будет автоматически выведен из подкаталога имена / структура в каталоге , где каждый подкаталог будет рассматривается как другой класс (и порядок классов, которые будет отображаться в индексы лейбла, будет буквенно-цифровым).В словарь, содержащий отображение имен классов на класс индексы можно получить через атрибут class_indices .
  • class_mode : одно из «категориальный», «двоичный», «разреженный», «ввод» или Нет. По умолчанию: «категоричный». Определяет тип возвращаемых массивов меток: — «категориальными» будут двухмерные метки с горячим кодированием, — «binary» будет 1D двоичными метками, — «sparse» — это одномерные целые метки, — «входными» будут изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работа с автоэнкодерами).- Если None, метки не возвращаются (генератор выдаст только пакеты данных изображения, которые полезно использовать с model.predict () ). Обратите внимание, что в случае class_mode None данные все равно необходимо находиться в подкаталоге каталога для правильной работы.
  • batch_size : Размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
  • перемешать : перемешивать ли данные (по умолчанию: True). Если установлено значение False, сортирует данные в алфавитно-цифровом порядке.
  • seed : Дополнительное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
  • save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения. сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
  • save_prefix : ул. Префикс для использования в именах файлов сохраненных изображений (только актуально, если установлено значение save_to_dir ).
  • save_format : один из «png», «jpeg», «bmp», «pdf», «ppm», «gif», «tif», «jpg» (актуально, только если установлено значение save_to_dir ).По умолчанию: «png».
  • follow_links : следовать ли символическим ссылкам внутри подкаталоги класса (по умолчанию: False).
  • подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
  • интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения. Поддерживается методы: «ближайший» , «билинейный» и «бикубический» .Если версия PIL Установлена ​​версия 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos" . Если PIL установлена ​​версия 3.4.0 или новее, также установлены "box" и "hamming" поддерживается. По умолчанию используется «ближайших» .

Возврат

DirectoryIterator , выдающий кортежи (x, y) где x — это массив numpy, содержащий пакет изображений с формой (batch_size, * target_size, каналы) и y — это множество соответствующих меток.


python 3.x — Классификация нескольких классов — RuntimeError: ожидается 1D целевой тензор, многоцелевой не поддерживается

Моя цель — создать мультиклассовый классификатор изображений с помощью Pytorch и на основе набора данных EMNIST (черно-белые изображения букв).

Форма моих тренировочных данных X_train имеет вид (124800, 28, 28).

Форма исходных целевых переменных y_train — (124800, 1), однако я создал горячую кодировку, так что теперь форма имеет вид (124800, 26).

Модель, которую я строю, должна иметь 26 выходных переменных, каждая из которых представляет вероятность одной буквы.

Я прочитал в своих данных следующее:

  импорт scipy .io
emnist = scipy.io.loadmat (DATA_DIR + '/emnist-letters.mat')
data = emnist ['набор данных']
X_train = данные ['поезд'] [0, 0] ['изображения'] [0, 0]
X_train = X_train.reshape ((- 1,28,28), порядок = 'F')

y_train = данные ['поезд'] [0, 0] ['ярлыки'] [0, 0]
  

Затем я создал горячую кодировку следующим образом:

  y_train_one_hot = np.нули ([len (y_train), 27])

для i в диапазоне (0, len (y_train)):
    y_train_one_hot [i, y_train [i] [0]] = 1
    
y_train_one_hot = np.delete (y_train_one_hot, 0, 1)
  

Я создаю набор данных с:

  train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset (torch.from_numpy (X_train), torch.from_numpy (y_train_one_hot))

batch_size = 128
n_iters = 3000
num_epochs = n_iters / (len (набор_данных) / размер_пакета)
num_epochs = число (число_epochs)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader (набор данных = набор_данных,
                                           batch_size = размер_пакета,
                                           shuffle = True)
  

И затем я построил свою модель следующим образом:

  класс CNNModel (nn.Модуль):
    
    def __init __ (сам):
        super (CNNModel, сам) .__ init __ ()
        
        # Свертка 1
        self.cnn1 = nn.Conv2d (in_channels = 1, out_channels = 16, kernel_size = 5, stride = 1, padding = 0)
        self.relu1 = nn.ReLU ()
        
        # Максимальный пул 1
        self.maxpool1 = nn.MaxPool2d (2,2)
     
        # Свертка 2
        self.cnn2 = nn.Conv2d (in_channels = 16, out_channels = 32, kernel_size = 5, stride = 1, padding = 0)
        self.relu2 = nn.ReLU ()
        
        # Максимальный пул 2
        себя.maxpool2 = nn.MaxPool2d (размер_ядра = 2)
        
        # Полностью подключен 1 (показание)
        self.fc1 = nn.Linear (32 * 4 * 4, 26)

    def вперед (self, x):
        # Свертка 1
        out = self.cnn1 (x.float ())
        out = self.relu1 (выход)
        
        # Максимальный пул 1
        out = self.maxpool1 (выход)
        
        # Свертка 2
        out = self.cnn2 (выход)
        out = self.relu2 (выход)
        
        # Максимальный пул 2
        out = self.maxpool2 (выход)
        
        # Изменить размер
        # Исходный размер: (100, 32, 7, 7)
        # из.размер (0): 100
        # Новый выходной размер: (100, 32 * 7 * 7)
        out = out.view (out.size (0), -1)

        # Линейная функция (считывание)
        out = self.fc1 (выход)
        
        вернуться

модель = CNNModel ()

критерий = nn.CrossEntropyLoss ()

Learning_rate = 0,01

optimizer = torch.optim.SGD (model.parameters (), lr = скорость_обучения)
  

А потом тренирую модель следующим образом:

  iter = 0
для эпохи в диапазоне (num_epochs):
    для i, (изображения, метки) в перечислении (train_loader):
        
        # Добавить измерение одного канала
        # От: [размер_пачки, высота, ширина]
        # Кому: [размер_пакета, 1, высота, ширина]
        images = изображения.разжать (1)

        # Прямой проход для получения вывода / логитов
        выходы = модель (изображения)
        
        # Очистить градиенты w.r.t. параметры
        optimizer.zero_grad ()
        
        # Прямой проход для получения вывода / логитов
        выходы = модель (изображения)

        # Вычислить потерю: softmax -> перекрестная потеря энтропии
        потеря = критерий (выходы, метки)
        
        # Получение градиентов w.r.t. параметры
        loss.backward ()
        
        # Обновление параметров
        optimizer.step ()
        
        iter + = 1
        
        если iter% 500 == 0:
            # Рассчитать точность
            правильно = 0
            всего = 0
            # Итерировать тестовый набор данных
            для изображений метки в test_loader:
               
                images = изображения.разжать (1)
                
                # Прямой проход только для получения логитов / вывода
                выходы = модель (изображения)
                
                # Получение прогнозов от максимального значения
                _, прогнозируемый = torch.max (output.data, 1)
                
                # Общее количество этикеток
                всего + = размер этикеток (0)
                
                правильно + = (предсказано == метки) .sum ()
            
            точность = 100 * правильно / всего
            
            # Потеря печати
            print ('Итерация: {}.Потеря: {}. Точность: {} '. Формат (iter, loss.data [0], точность))
  

Однако, когда я запускаю это, я получаю следующую ошибку:

  ------------------------------------------------ ---------------------------
RuntimeError Traceback (последний вызов последним)
 в  ()
     21 год
     22 # Вычислить потерю: softmax -> кросс-энтропийная потеря
---> 23 потеря = критерий (выходы, метки)
     24
     25 # Получение градиентов w.r.t. параметры

3 кадра
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py в __call __ (self, * input, ** kwargs)
    548 результат = self._slow_forward (* ввод, ** kwargs)
    Еще 549:
-> 550 результат = self.forward (* ввод, ** kwargs)
    551 для перехвата в self._forward_hooks.values ​​():
    552 hook_result = hook (сам, ввод, результат)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/loss.py in forward (self, input, target)
    930 def вперед (self, input, target):
    931 возврат F.cross_entropy (ввод, цель, вес = self.weight,
-> 932 ignore_index = self.ignore_index, сокращение = self.reduction)
    933
    934

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/functional.py в cross_entropy (ввод, цель, вес, size_average, ignore_index, уменьшение, уменьшение)
   2315, если size_average не равно None или reduce не равно None:
   2316 сокращение = _Reduction.legacy_get_string (size_average, уменьшить)
-> 2317 return nll_loss (log_softmax (input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, сокращение)
   2318
   2319

/ usr / local / lib / python3.6 / dist-packages / torch / nn / function.py в nll_loss (ввод, цель, вес, size_average, ignore_index, сокращение, сокращение)
   2113 .format (input.size (0), target.size (0)))
   2114, если dim == 2:
-> 2115 ret = torch._C._nn.nll_loss (ввод, цель, вес, _Reduction.get_enum (уменьшение), ignore_index)
   2116 элиф дим == 4:
   2117 ret = torch._C._nn.nll_loss2d (ввод, цель, вес, _Reduction.get_enum (уменьшение), ignore_index)

RuntimeError: ожидается 1D целевой тензор, многоцелевой не поддерживается
  

Я ожидаю, что сделаю что-то не так, когда инициализирую / использую свою функцию потерь.Что я могу сделать, чтобы начать обучение своей модели?

LHS-1D Имитатор пыли Lunar Highland Dust Simulant — Лаборатория Exolith

Вся продукция Exolith Lab предназначена для исследовательских и образовательных целей в области STEM. Совершая покупку, вы соглашаетесь с тем, что продукт будет использоваться в исследовательских и образовательных целях.

Разработано: Университет Центральной Флориды
Доступно с: КЛАСС Exolith Lab

LHS-1D Lunar Highlands Dust Simulant был разработан лабораторией CLASS Exolith Lab для использования в экспериментах по снижению уровня пыли и других приложениях, где требуется очень мелкая пыль.LHS-1D изготовлен из того же основного материала, что и LHS-1 , наш высококачественный имитатор на минеральной основе, подходящий для типичного или среднего высокогорного местоположения на Луне. Имитатор не состоит из единой земной литологии, но точно передает текстуру лунного реголита, сочетая в точных пропорциях как минералы, так и фрагменты горных пород (то есть полиминеральные зерна). Этот имитатор пыли содержит только частицы мельче 30 мкм.

Спецификация

Минералогия
Компонент Вт.%
анортозит 74,4
Стеклянный базальт 24,7
Ильменит 0,4
Пироксен 0,3
Оливин 0,2

Массовая химия
Оксид Вес%
SiO 2 48.1
Al 2 O 3 25,8
CaO 18,4
Fe 2 O 3 3,7
К 2 О 0,7
MgO 0,3
MnO 0,1
P 2 O 5 1
TiO 2 1.1
СО 3 0,3
Класс 0,4
SrO 0,1
Всего 100


Физические свойства

Диапазон размеров частиц: 0-30 мкм
Средний размер частиц (по объему): 7 мкм
Насыпная плотность *: 0,70 г / см 3
* Обратите внимание, что насыпная плотность не является неотъемлемым свойством и в зависимости от степени уплотнения

Фото: Мэтью Виллегас, Exolith Lab

В чем разница между балконными комнатами Royal Caribbean 1D, 2D, 4D и т. Д.?

Балконные каюты в круизе — очень популярная категория кают, но Royal Caribbean разбивает свои балконные комнаты на множество подкатегорий, заставляя многих задуматься, что все это значит.

Естественно, вам может быть интересно, в чем разница между каждой категорией балконных номеров и почему разница в цене.

Вот что вам нужно знать об этих балконных комнатах, чтобы понимать разницу между ними всеми.

1D против 2D против 5D против 7D

Когда вы решите забронировать каюту с балконом, вы увидите множество номеров категорий: 1D, 4D, 1A, 1E, 2F и т. Д. Есть шестнадцать подкатегорий каюты с балконами во всем флоте Royal Caribbean (за исключением люксов или комнат с внутренними балконами).

Основное различие между кодами каждой категории — это расположение каюты и / или размер комнаты. Чем меньше число, тем желательнее каюта с точки зрения размера или расположения на корабле.

По мере того, как цифры начинают расти, вы найдете комнаты подальше от миделя, а также меньшую площадь в квадратных футах.

Различия могут быть очень незначительными от одной категории к другой, но цена имеет тенденцию снижаться по мере увеличения числа (т.е. 7D обычно дешевле, чем 1D).

Кроме того, разница между каютами может включать комнаты, в которых есть третья и четвертая спальные места. Цены на номера с таким отличием могут отличаться от цен на каюты, в которых нельзя разместить третье и четвертое места.

В мае 2018 года Royal Caribbean упростила и изменила категорию кают, чтобы обеспечить единообразие во всем флоте. В некоторых случаях балконы D1 или D4 просто превращались в комнаты 1D или 4D, в то время как другие категории были объединены или разделены.

Другие категории балконов

В дополнение к балконным каютам, имеющим букву «D» в категории, есть другие категории балконных кают, которые могут находиться на том же корабле.

  • A: Очень просторный вид на океан с большим балконом
  • C: Вид на океан с большим балконом
  • E: Балкон с частичным видом на океан
  • F: Балкон с видом на океан в студии
  • X: Гарантия на балкон с видом на океан
Категория
Код
(май 2018 г.
и последующие)
Категория
Код
(до
апрель 2018 г.)
Название категории Описание категории
1A FB Очень просторный вид на океан с Большой балкон Просторный номер с большим балконом; Вмещает до 6 человек
1C D1 Вид на океан с большим балконом Номер на миделе с большим балконом; Вмещает до 4 человек
2C D2 Вид на океан с большим балконом Номер на миделе с большим балконом; Вмещает до 2 человек
4C D1 Вид на океан с большим балконом Комната на корме с большим балконом; Вмещает до 2 человек
1D D2, D3 Балкон с видом на океан Номер на миделе с балконом; Вмещает до 4 человек
2D D4, D5, D6, D7 Балкон с видом на океан Номер на миделе с балконом; Вмещает до 2 человек
3D D3 Балкон с видом на океан Номер в миделе с балконом; Вмещает до 4 человек
4D D7, D8 Балкон с видом на океан Номер на миделе с балконом; Вмещает до 2 человек
5D D2, D3 Балкон с видом на океан Передняя / кормовая комната с балконом; Вмещает до 4 человек
6D D4, D5, D6, D7 Балкон с видом на океан Передняя / кормовая комната с балконом; Вмещает до 2 человек
7D D3 Балкон с видом на океан Передняя / кормовая комната с балконом; Вмещает до 4 человек
8D D7, D8 Балкон с видом на океан Передняя / кормовая комната с балконом; Вмещает до 2 человек
1E DO Балкон с частичным видом на океан Номер с частичным видом и балконом; Вмещает до 4 человек
2E DO Балкон с частичным видом на океан Номер с частичным видом и балконом; Вмещает до 2 человек
2F E6 Студия с видом на океан с балконом Студия с балконом; Вместимость 1 гостя
XB X Гарантия на балкон с видом на океан Гарантия на балкон с видом на океан

Какой номер мне лучше забронировать?

Теперь, когда вы понимаете, что означают категории, вам может быть интересно, какая категория является правильным выбором для вашей семьи.

В первую очередь, вы будете ограничены вместимостью номера, поэтому, если вам нужен номер, в котором могут разместиться 3 или 4 человека, то любая категория, в которой могут разместиться не более 2 человек, исключена. Точно так же комнаты, в которых могут разместиться 4 человека, могут оказаться «излишними» для того, что вам нужно.

Два других соображения — цена и местоположение.

Местоположение, возможно, является следующим по важности соображением, так как расположение вашей комнаты на корабле (в середине корабля, на корме, в носу или где-то между ними) является важным фактором для некоторых.

Если вас беспокоит морская болезнь, или вы предпочитаете удобство лифту, то вам следует выбрать комнату в середине корабля.

Наконец, цена так или иначе двигает много гостей. Эти более высокие номера с балконом (6D и 7D) будут стоить вам меньше, но ожидайте более продолжительной прогулки по коридору. Помещения с закрытым обзором также сэкономят вам деньги, но с балкона вам не будет полностью открываться вид.

В конечном счете, номера, оставшиеся для бронирования, и бюджет, как правило, определяют, какие категории номеров действительно рассматриваются.Знание того, как Royal Caribbean распределяет свои номера по категориям, поможет лучше понять, как правильно выбрать для вас.

ST глубже в классе 2022 года с участием К. Уилла Стоуна

В последнее время на передний план вышли специальные команды для нового главного тренера Стива Саркисяна и группы набора по футболу 2022 года в Техасе. Техас начал июнь месяц с того, что первым пополнением класса 2022 года был не имеющий рейтинга (но высоко ценимый в сфере разведки специальных команд) длинноходовый снайпер из Уильямс Филд (Аризона) Лэнс Ст.Луи.

Следующим среди специальных команд для класса Longhorns 2022 стал игрок без рейтинга (но также высоко ценимый в сфере специальных команд) Уилл Стоун. Местный продукт ростом 6 футов и 175 фунтов является уроженцем Остина, штат Техас, и до его продажи в Техасе было всего два предложения.

Стоун получил предложение от Спартанцев штата Мичиган из Большой Десятки 8 июня. Вскоре после этого у него был официальный визит со Спарти, 12 июня.Но именно предложение стипендии от 14 июня, казалось, закрепило приверженность Стоуна родному городу Лонгхорнсу.

Специальные команды набирают силу в классе набора по футболу в Техасе 2022 года с К. Уиллом Стоуном.

Приверженность Стоуна Лонгхорнам была объявлена ​​в его ленте в Твиттере утром 15 июня. Стоун стал первым кикером для Лонгхорнов с тех пор, как они схватил Кэмерона Дикера на уроке автографов 2018 года.

В национальном рейтинге кикеров 2022 года благодаря Kicking Camps Коля Стоун занял первое место.15 кикер в этом рекрутинговом цикле. Это ставит его между 4,5 и 5-звездочными перспективами в этом классе 2022 года в его группе позиций.

Стоун также занял 33-е место в стране среди игроков в цикле набора 2022 года от Kohl’s Kicking Camps, что действительно демонстрирует его универсальность. У него есть универсальность, чтобы помочь подразделению специальных команд Техаса, которого они не получали в прошлые годы, из таких кикеров / игроков, как Дикер и Райан Буйчевски, среди других.

Kohl’s Kicking Camps рассматривает Stone как универсальную перспективу с «многообещающим» будущим, которая может сыграть важную роль в играх с ударами ногами и пантингом. Это может быть большим для Техаса, учитывая повышенное внимание к специальным командам в классе 2022 года.

Это также второй кикер подряд, на который Лонгхорны взяли обязательство прямо у себя на заднем дворе. Дикер родился в Остине и учился в средней школе Лейк-Трэвис.

В Техасе сейчас до 11 коммитов в классе 2022 года, из которых наивысшим рейтингом стал четырехзвездный защитник профессионального стиля Джуниперо Серра Малик Мерфи.Согласно составному рейтингу 247Sports Team, рекрутинговый класс Техаса 2022 года теперь занимает седьмое место в стране и первое место в Большой 12, опережая Oklahoma Sooners.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *