Опалубка под крыльцо со ступеньками: Опалубка для крыльца из бетона: материалы, установка, как сделать

как сделать полукруглую и круглую конструкцию своими руками, видео и фото

В последнее время чаще всего делают крыльцо с использованием бетона. Дело в том, что этот материал отлично переносит различного рода воздействия и устойчив к перемене температуры. Поэтому вопрос о том, как сделать опалубку для крыльца своими руками считается одним из самых распространенных среди начинающих мастеров.

Любительское фото готовой опалубки с установленной гидроизоляцией и арматурой

Поэтапный процесс

В качестве примера стоит рассмотреть сложную конструкцию с перилами и опорами для крыши. При этом понадобится специальная опалубка для ступеней крыльца, поскольку чаще всего этот элемент присутствует в таких конструкциях. Дело в том, что освоив такую сложную систему, можно легко справиться с обычными изделиями.

Некоторые мастера если нет необходимости устанавливать опоры делают специальные ямы с арматурой, которые будут входить в общую заливку для более прочной связи изделия с землей, поскольку так можно избежать рытья котлована

Установка столбов

Определяясь с тем как выставить опалубку для крыльца, сначала рекомендуется заняться монтажом опорных столбов для кровли. Дело в том, что их намного проще и надежнее устанавливать в землю, чтобы получить прочную опору, которая выдержит различные нагрузки.

Сразу замурованные в бетон столбы будут стоять намного дольше и выдержат даже большие боковые нагрузки

Для этого инструкция по изготовлению рекомендует сначала вырыть небольшое углубление в земле, по площади расположения крыльца. Затем на местах предполагаемого размещения опор выкапывают ямы глубиной около двадцати сантиметров.

Дальше руководство, объясняющее как сделать опалубку для лестницы крыльца, советует в эти отверстия установить по уровню столбы, которые для фиксации заливают бетоном. При этом необходимо закрепить опоры так, чтобы на время застывания раствора они не шевелились.

Совет!
Некоторые мастера для прочной фиксации столбов используют клинья, которые забивают в яму.
Однако стоит дополнительно закрепить и верхушку, используя для этого веревку или проволоку.

Простейший каркас конструкции можно изготовить из любых подручных материалов, главное, чтобы они были устойчивы к влажности и выдержали нагрузку раствора на стенки

Каркас

• Если изготавливается опалубка для полукруглого крыльца, то в тех местах, где нужно соблюсти радиус можно использовать пластиковые панели или даже широкую вагонку. В остальных случаях лучше применять дерево или фанеру.

Порой для подобной работы подойдет основание в виде своеобразного ленточного фундамента

• Обычная опалубка под крыльцо создается точно так же, как и конструкция для монолитной плиты. Однако если необходимо создавать ступени, то для этих целей лучше использовать другие конструкции. Они зависят от формы всех элементов и заранее разработанного проекта.

Изготовление конструкции необычной формы, которая предполагает поэтапную заливку, на что уходит очень много времени

• Стоит отметить, что опалубка для ступенек крыльца выполняется в виде ярусов. При этом край верхней полки должен быть впритык к грани нижнего ряда. Дело в том, что так после заливки раствор не будет вытекать на нижние ступени.

Простейший каркас для изготовления ступеней из бетона

• Некоторые пособия, рассказывающие о том, как сделать опалубку для круглого крыльца предлагают создавать каждый ряд ступеней отдельно. Однако намного проще и быстрее возвести металлический каркас, который послужит основой.
• Необходимо помнить, что когда создается опалубка для круглого крыльца, применяемые для этого пластиковые материалы, обычно имеют своеобразное натяжение при сгибании. Поэтому в момент их установки следует производить фиксацию с использованием кольев или специальных ограничителей.

Совет!
Стоит отметить, что все работы по созданию таких конструкций занимают с процессом заливки и первичного высыхания несколько дней, а производят их на открытом воздухе.
Поэтому нужно следить за прогнозом погоды, выбирая для монтажа сухое и теплое время.

Укладка гидроизоляции и арматуры может производиться параллельно с процессов создания каркаса, особенно если речь идет о ступенях, где требует особый подход к проекту

Гидроизоляция и арматура

Обычно руководство, объясняющее как сделать полукруглую опалубку для крыльца, процессу защиты изделия от влаги уделяет мало внимания. Однако данным пунктом не стоит пренебрегать, особенно если над конструкцией не будет навеса. Дело в том, что все изделия из бетона довольно хорошо переносят влагу, но именно она сильно снижает срок их эксплуатации и при последующем воздействии солнца может привести к разрушению.

Порой для усиления конструкции ее дополнительно укрепляют кольями, которые вбивают в землю пол самые стенки опалубки

Учитывая данную особенность, специалисты рекомендуют укладывать на дно опалубки пленку, чтобы защитить конструкцию от воздействия снизу. При этом после создания изделия его стоит либо облицевать, либо обработать защитными составами.

Для создания полукруглой формы можно использовать листовой металл, который сгибают под необходимым углом или придают ему нужный радиус, фиксируя на земле

После укладки гидроизоляции устанавливается арматура. Обычно цена такого металла довольно высока и его часто заменяют металлоломом. Однако специалисты рекомендуют использовать несколько новых элементов, которые станут основой каркаса.

Вся арматура должна быть перевязана между собой, соединенная в единую систему. При этом между самой опалубкой и металлом нужно выдерживать расстояние минимум в 0,5 см. Для верхней ступени, которая является площадкой можно использовать сетку.

Совет!
При установке арматуры нужно сразу создать посадочные места, которые послужат для фиксации ограждений.
Это значительно облегчит последующий монтаж.

Некоторые мастера предпочитают изготавливать металлический каркас, который зашивают только с боков, а при изготовлении ступеней на верхние ряды устанавливают деревянные перегородки, что позволяет не ждать полного высыхания нижних ярусов

Вывод

Ознакомившись с видео в этой статье можно более детально изучить процесс изготовления таких конструкций и узнать некоторые особенности. Также принимая во внимание статью, которую изложили выше, стоит сделать вывод, что подобная работа очень похожа на другие процессы, связанные с заливкой бетона, хотя и имеет свои особенности.

90000 China Construction Steps Formwork — Buy Steps Formwork, Construction Steps Formwork, China Construction Steps Formwork Product on Alibaba.com 90001 90002 Specifications: 90003 90004 China construction steps formwork 90005 1.plywood Formwork, coated with plastic 90005 2.Environmental protection 90007 90004 fast stairs formwork 90005 90007 90004 90007 90004 90007 90004 Ten advantages in stairs Formwork 90007 90004 90007 90004 1.Environmental Friendly. 90007 90004 90007 90004 2.lightweight, Low using cost. 90007 90004 90007 90004 3.Saving labor & Easy installation. 90007 90004 90007 90004 4. modular unit, easy assemble. 90007 90004 90007 90004 5.Reuse more than 50 times. 90007 90004 90007 90004 6. High stability, high strength. 90007 90004 90007 90004 7. Safety & convenience. 90007 90004 90007 90004 8. Recovery of high value. 90007 90004 90007 90004 9. Strong versatility. 90007 90004 90007 90004 10. Precision design & compact joint.90007 90004 90007 90005 90060 90061 90004 90007 90004 90007 90004 90007 90004 90007 90004 90007 90004 90007 90004 90007 90004 90007 90004 90007 90004 90007 90004 90007 90004 Packaging and Delivery 90007 90004 90007 90004 90007 90004 90060 Other products: 90061 90007 90004 90007 90004 90007 90004 90007 90004 contact: 90007 90004 90007 90004 90060 Charles Liu 90061 90007 90004 90007 90004 Sales Manager 90007 90004 90007 90004 Email: charles at scformwork.com 90007 90004 90007 90004 Skype: booming0587 90007 90004 90007 90004 90060 Square Circle Formwork, Forming concrete easily 90061 90007 90004 90007 90004 Address: No.5, 12th Road, Lanshan District, Linyi, Shandong, China 90007 90004 90007 90004 Mobile: +86 183 0657 8367 90007 90004 90007 90004 Tel / Fax: +86 539 7758 032 90007 90004 90007 90004 Website: www.scformwork.com 90007 90004 90007 90004 http://scformwork.en.alibaba.com/ 90007 90004 90007 90004 90060 You 90061 Tube: http: // youtu.be / tMfIfNXs4E4 90007 90004 90007 90004 https://youtu.be/Kt-rvkG2mxI 90007 90004 90007 90004 90007 .90000 Sc Formwork System For Concrete Steps 19 Stairs 90001 90002 Specifications: 90003 90004 SC formwork system for concrete steps 19 stairs 90005 90004 1.plywood Formwork, coated with plastic 90007 2.Environmental protection 90005 90004 fast stairs formwork 90007 90005 90004 90005 90004 90005 90004 Ten advantages in stairs Formwork 90005 90004 90005 90004 1 .Environmental Friendly. 90005 90004 90005 90004 2.lightweight, Low using cost. 90005 90004 90005 90004 3.Saving labor & Easy installation. 90005 90004 90005 90004 4. modular unit, easy assemble. 90005 90004 90005 90004 5.Reuse more than 50 times. 90005 90004 90005 90004 6. High stability, high strength. 90005 90004 90005 90004 7. Safety & convenience. 90005 90004 90005 90004 8. Recovery of high value. 90005 90004 90005 90004 9. Strong versatility. 90005 90004 90005 90004 10. Precision design & compact joint. 90005 90004 90005 90007 90061 90062 90004 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90005 90004 Packaging and Delivery 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90061 Other products: 90062 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90005 90004 contact: 90005 90004 90005 90004 90061 Charles Liu 90062 90005 90004 90005 90004 Sales Manager 90005 90004 90005 90004 Email: charles at scformwork.com 90005 90004 90005 90004 Skype: booming0587 90005 90004 90005 90004 90061 Square Circle Formwork, Forming concrete easily 90062 90005 90004 90005 90004 Address: No.5, 12th Road, Lanshan District, Linyi, Shandong, China 90005 90004 90005 90004 Mobile: +86 183 0657 8367 90005 90004 90005 90004 Tel / Fax: +86 539 7758 032 90005 90004 90005 90004 Website: www.scformwork.com 90005 90004 90005 90004 http://scformwork.en.alibaba.com/ 90005 90004 90005 90004 90061 You 90062 Tube: http: // youtu.be / tMfIfNXs4E4 90005 90004 90005 90004 https://youtu.be/Kt-rvkG2mxI 90005 90004 90005 90004 90005 90004 90005 .90000 Understanding PyTorch with an example: a step-by-step tutorial | by Daniel Godoy 90001 90002 Photo by Allen Cai on Unsplash 90003 90004 Update (June 3rd, 2020): The feedback from readers of this post motivated me to 90005 write a book to help 90006 90005 beginners 90006 start their journey into Deep Learning and PyTorch. Learn more about it: Deep Learning with PyTorch Step-by-Step. 90009 90010 90004 90005 PyTorch 90006 is the 90005 fastest growing 90006 Deep Learning framework and it is also used by 90005 Fast.ai 90006 in its MOOC, Deep Learning for Coders and its library. 90009 90004 PyTorch is also very 90020 pythonic 90021, meaning, it feels more natural to use it if you already are a Python developer. 90009 90004 Besides, using PyTorch may even 90020 improve your health 90021, according to Andrej Karpathy 🙂 90009 90004 There are 90020 many many 90021 PyTorch tutorials around and its documentation is quite complete and extensive. So, 90005 why 90006 should you keep reading this step-by-step tutorial? 90009 90004 Well, even though one can find information on pretty much 90020 anything 90021 PyTorch can do, I missed having a 90005 structured 90006, 90005 incremental 90006 and 90005 from first principles 90006 approach to it.90009 90004 In this post, I will guide you through the 90020 main reasons 90021 why PyTorch makes it much 90005 easier 90006 and more 90005 intuitive 90006 to build a Deep Learning model in Python — 90005 autograd 90006, 90005 dynamic computation graph 90006, 90005 model classes 90006 and more — and I will also show you 90005 how to avoid 90006 some 90005 common pitfalls 90006 and 90005 errors 90006 along the way. 90009 90004 Moreover, since this is quite a 90005 long 90006 post, I built a 90020 Table of Contents 90021 to make navigation easier, should you use it as a 90005 mini-course 90006 and work your way through the content one topic at a time .90009 90004 Most tutorials start with some nice and pretty 90020 image classification problem 90021 to illustrate how to use PyTorch. It may seem cool, but I believe it 90005 distracts 90006 you from the 90005 main goal 90006: 90005 how PyTorch works 90006? 90009 90004 For this reason, in this tutorial, I will stick with a 90005 simple 90006 and 90005 familiar 90006 problem: a 90005 linear regression 90006 90005 with a single feature 90020 x 90021 90006! It does not get much simpler than that … 90009 Simple Linear Regression model 90093 Data Generation 90094 90004 Let’s start 90005 generating 90006 some synthetic data: we start with a vector of 100 points for our 90005 feature 90020 x 90021 90006 and create our 90005 labels 90006 using 90005 90020 a = 1 90021 90006, 90005 90020 b = 2 90021 90006 and some Gaussian noise.90009 90004 Next, let’s 90005 split 90006 our synthetic data into 90005 train 90006 and 90005 validation 90006 sets, shuffling the array of indices and using the first 80 shuffled points for training. 90009 Generating synthetic train and validation sets for a linear regressionFigure 1: Synthetic data — Train and Validation sets 90004 We 90005 know 90006 that a = 1 and b = 2, but now let’s see how close we can get to the true values ​​by using 90005 gradient descent 90006 and the 80 points in the 90005 training 90006 90005 set 90006 … 90009 90004 If you are comfortable with the inner workings of gradient descent, 90020 feel free to skip 90021 this section.It goes beyond the scope of this post to fully explain how gradient descent works, but I’ll cover the 90005 four basic steps 90006 you’d need to go through to compute it. 90009 90093 Step 1: Compute the Loss 90094 90004 For a regression problem, the 90005 loss 90006 is given by the 90005 Mean Square Error (MSE) 90006, that is, the average of all squared differences between 90005 labels 90006 (y) and 90005 predictions 90006 (a + bx). 90009 90003 90004 It is worth mentioning that, if we use 90005 all points 90006 in the training set (90020 N 90021) to compute the loss, we are performing a 90005 batch 90006 gradient descent.If we were to use a 90005 single point 90006 at each time, it would be a 90005 stochastic 90006 gradient descent. Anything else (n) 90005 in-between 1 and N 90006 characterizes a 90005 mini-batch 90006 gradient descent. 90009 90010 Loss: Mean Squared Error (MSE) 90093 Step 2: Compute the Gradients 90094 90004 A 90005 gradient 90006 is a 90005 partial derivative 90006 — 90020 why 90021 90020 partial 90021? Because one computes it with respect to (w.r.t.) a 90005 single 90006 90005 parameter 90006.We have two parameters, 90005 90020 a 90021 90006 and 90005 90020 b 90021 90006, so we must compute two partial derivatives. 90009 90004 A 90005 derivative 90006 tells you 90020 how much 90021 90005 a given 90006 90005 quantity changes 90006 when you 90020 slightly 90021 90020 vary 90021 some 90005 other quantity 90006. In our case, how much does our 90005 90020 MSE 90021 90006 90005 loss 90006 change when we vary 90005 each one of our two parameters 90006? 90009 90004 The 90020 right-most 90021 part of the equations below is what you usually see in implementations of gradient descent for a simple linear regression.In the 90005 intermediate step 90006, I show you 90005 all elements 90006 that pop-up from the application of the chain rule, so you know how the final expression came to be. 90009 Computing gradients w.r.t coefficients a and b 90093 Step 3: Update the Parameters 90094 90004 In the final step, we 90005 use the gradients to update 90006 the parameters. Since we are trying to 90005 minimize 90006 our 90005 losses 90006, we 90005 reverse the sign 90006 of the gradient for the update. 90009 90004 There is still another parameter to consider: the 90005 learning rate 90006, denoted by the 90020 Greek letter 90021 90005 90020 eta 90021 90006 (that looks like the letter 90005 90020 n 90021 90006), which is the 90005 multiplicative factor 90006 that we need to apply to the gradient for the parameter update.90009 Updating coefficients a and b using computed gradients and a learning rate 90004 How to 90005 choose 90006 a learning rate? That is a topic on its own and beyond the scope of this post as well. 90009 90093 Step 4: Rinse and Repeat! 90094 90004 Now we use the 90005 updated 90006 90005 parameters 90006 to go back to 90005 Step 1 90006 and restart the process. 90009 90003 90004 An 90005 epoch is complete whenever every point has been already used for computing the loss 90006. For 90005 batch 90006 gradient descent, this is trivial, as it uses all points for computing the loss — 90005 one epoch 90006 is the same as 90005 one update 90006.For 90005 stochastic 90006 gradient descent, 90005 one epoch 90006 means 90005 N 90006 90005 updates 90006, while for 90005 mini-batch 90006 (of size n), 90005 one epoch 90006 has 90005 N / n updates 90006. 90009 90010 90004 Repeating this process over and over, for 90005 many epochs 90006, is, in a nutshell, 90005 training 90006 a model. 90009 90004 It’s time to implement our linear regression model using gradient descent using 90005 Numpy only 90006. 90009 90003 90004 Wait a minute … I thought this tutorial was about PyTorch! 90009 90010 90004 Yes, it is, but this serves 90005 two purposes 90006: 90020 first 90021, to introduce the 90005 structure 90006 of our task, which will remain largely the same and, 90020 second 90021, to show you the main 90005 pain points 90006 so you can fully appreciate how much PyTorch makes your life easier 🙂 90009 90004 For training a model, there are 90005 two initialization steps 90006: 90009 90321 90322 Random initialization of parameters / weights (we have only two, 90020 a 90021 and 90020 b 90021) — lines 3 and 4; 90327 90322 Initialization of hyper-parameters (in our case, only 90020 learning rate 90021 and 90020 number of epochs 90021) — lines 9 and 11; 90327 90334 90004 Make sure to 90020 always initialize your random seed 90021 to ensure 90005 reproducibility 90006 of your results.As usual, the random seed is 42, the 90020 least random 90021 of all random seeds one could possibly choose 🙂 90009 90004 90005 For each epoch 90006, there are 90005 four training steps 90006: 90009 90321 90322 Compute model’s predictions — this is the 90005 forward pass 90006 — line 15; 90327 90322 Compute the loss, using 90020 predictions 90021 and and 90020 labels 90021 and the appropriate 90005 loss function 90006 for the task at hand — lines 18 and 20; 90327 90322 Compute the 90005 gradients 90006 for every parameter — lines 23 and 24; 90327 90322 90005 Update 90006 the parameters — lines 27 and 28; 90327 90334 90004 Just keep in mind that, if you 90020 do not 90021 use batch gradient descent (our example does), you’ll have to write an 90005 inner loop 90006 to perform the 90005 four training steps 90006 for either each 90005 individual point 90006 (90005 stochastic 90006) or 90005 90020 n 90021 points 90006 (90005 mini-batch 90006).We’ll see a mini-batch example later down the line. 90009 Implementing gradient descent for linear regression using Numpy 90004 Just to make sure we have not done any mistakes in our code, we can use 90020 Scikit-Learn’s Linear Regression 90021 to fit the model and compare the coefficients. 90009 90393 # a and b after initialization 90394 [0.49671415] [-0.1382643] 90394 # a and b after our gradient descent 90394 [1.02354094] [1.96896411] 90394 # intercept and coef from Scikit-Learn 90394 [1.02354075] [1.96896447] 90399 90004 They 90005 match 90006 up to 6 decimal places — we have a 90020 fully working implementation of linear regression 90021 using Numpy. 90009 90004 Time to 90005 TORCH 90006 it 🙂 90009 90004 First, we need to cover a 90005 few basic concepts 90006 that may throw you off-balance if you do not grasp them well enough before going full-force on modeling. 90009 90004 In Deep Learning, we see 90005 tensors 90006 everywhere. Well, Google’s framework is called 90020 TensorFlow 90021 for a reason! 90020 What is a tensor, anyway? 90021 90009 90093 Tensor 90094 90004 In 90020 Numpy 90021, you may have an 90005 array 90006 that has 90005 three dimensions 90006, right? That is, technically speaking, a 90005 tensor 90006.90009 90004 A 90005 scalar 90006 (a single number) has 90005 zero 90006 dimensions, a 90005 vector 90006 90005 has 90006 90005 one 90006 dimension, a 90005 matrix has two 90006 dimensions and a 90005 tensor has three or more 90006 dimensions. That’s it! 90009 90004 But, to keep things simple, it is commonplace to call vectors and matrices tensors as well — so, from now on, 90005 everything is either a scalar or a tensor 90006. 90009 Figure 2: Tensors are just higher-dimensional matrices 🙂 Source 90093 Loading Data, Devices and CUDA 90094 90004 «90020 How do we go from Numpy’s arrays to PyTorch’s tensors 90021», you ask? That’s what 90459 90005 from_numpy 90006 90462 is good for.It returns a 90005 CPU tensor 90006, though. 90009 90004 «90020 But I want to use my fancy GPU … 90021», you say. No worries, that’s what 90459 90005 to () 90006 90462 is good for. It sends your tensor to whatever 90005 device 90006 you specify, including your 90005 GPU 90006 (referred to as 90459 cuda 90462 or 90459 cuda: 0 90462). 90009 90004 «90020 What if I want my code to fallback to CPU if no GPU is available? 90021 «, you may be wondering … PyTorch got your back once more — you can use 90459 90005 cuda.is_available () 90006 90462 to find out if you have a GPU at your disposal and set your device accordingly. 90009 90004 You can also easily 90005 cast 90006 it to a lower precision (32-bit float) using 90459 float () 90462. 90009 Loading data: turning Numpy arrays into PyTorch tensors 90004 If you compare the 90005 types 90006 of both variables, you’ll get what you’d expect: 90459 numpy.ndarray 90462 for the first one and 90459 torch.Tensor 90462 for the second one. 90009 90004 But where does your nice tensor «live»? In your CPU or your GPU? You can not say … but if you use PyTorch’s 90459 90005 type () 90006 90462, it will reveal its 90005 location 90006 — 90459 torch.cuda.FloatTensor 90462 — a GPU tensor in this case. 90009 90004 We can also go the other way around, turning tensors back into Numpy arrays, using 90459 90005 numpy () 90006 90462. It should be easy as 90459 x_train_tensor.numpy () 90462 90005 but 90006 … 90009 90393 TypeError: can not convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu () to copy the tensor to host memory first. 90399 90004 Unfortunately, Numpy 90005 can not 90006 handle GPU tensors … you need to make them CPU tensors first using 90459 90005 cpu () 90006 90462.90009 90093 Creating Parameters 90094 90004 What distinguishes a 90020 tensor 90021 used for 90020 data 90021 — like the ones we’ve just created — from a 90005 tensor 90006 used as a (90020 trainable 90021) 90005 parameter / weight 90006? 90009 90004 The latter tensors require the 90005 computation of its gradients 90006, so we can 90005 update 90006 their values ​​(the parameters ‘values, that is). That’s what the 90459 90005 requires_grad = True 90006 90462 argument is good for.It tells PyTorch we want it to compute gradients for us. 90009 90004 You may be tempted to create a simple tensor for a parameter and, later on, send it to your chosen device, as we did with our data, right? Not so fast … 90009 Trying to create variables for the coefficients … 90004 The first chunk of code creates two nice tensors for our parameters, gradients and all. But they are 90005 CPU 90006 tensors. 90009 90393 # FIRST 90394 tensor ([- 0.5531], requires_grad = True) 90394 tensor ([- 0.7314], requires_grad = True) 90399 90004 In the second chunk of code, we tried the 90005 naive 90006 approach of sending them to our GPU .We succeeded in sending them to another device, but we 90005 «lost» 90006 the 90005 gradients 90006 somehow … 90009 90393 # SECOND 90394 tensor ([0.5158], device = ‘cuda: 0’, grad_fn = ) tensor ([ 0.0246], device = ‘cuda: 0’, grad_fn = ) 90399 90004 In the third chunk, we 90005 first 90006 send our tensors to the 90005 device 90006 and 90005 then 90006 use 90459 90005 requires_grad_ () 90006 90462 method to set its 90459 requires_grad 90462 to 90459 True 90462 in place.90009 90393 # THIRD 90394 tensor ([- 0.8915], device = ‘cuda: 0’, requires_grad = True) tensor ([0.3616], device = ‘cuda: 0’, requires_grad = True) 90399 90003 90004 In PyTorch, every method that 90005 ends 90006 with an 90005 underscore 90006 (90005 _ 90006) makes changes 90005 in-place 90006, meaning, they will 90005 modify 90006 the underlying variable. 90009 90010 90004 Although the last approach worked fine, it is much better to 90005 assign 90006 tensors to a 90005 device 90006 at the moment of their 90005 creation 90006.90009 Actually creating variables for the coefficients 🙂 90393 tensor ([0.6226], device = ‘cuda: 0’, requires_grad = True) tensor ([1.4505], device = ‘cuda: 0’, requires_grad = True) 90399 90004 Much easier, right? 90009 90004 Now that we know how to create tensors that require gradients, let’s see how PyTorch handles them — that’s the role of the … 90009 90004 Autograd is PyTorch’s 90020 automatic differentiation package 90021. Thanks to it, we 90005 do not need to worry 90006 about 90020 partial derivatives, chain rule 90021 or anything like it.90009 90004 So, how do we tell PyTorch to do its thing and 90005 compute all gradients 90006? That’s what 90459 90005 backward () 90006 90462 is good for. 90009 90004 Do you remember the 90005 starting point 90006 for 90005 computing the gradients 90006? It was the 90005 loss 90006, as we computed its partial derivatives w.r.t. our parameters. Hence, we need to invoke the 90459 backward () 90462 method from the corresponding Python variable, like, 90459 loss.backward (). 90462 90009 90004 What about the 90005 actual values ​​90006 of the 90005 gradients 90006? We can inspect them by looking at the 90459 90005 grad 90006 90462 90005 attribute 90006 of a tensor.90009 90004 If you check the method’s documentation, it clearly states that 90005 gradients are accumulated 90006. So, every time we use the 90005 gradients 90006 to 90005 update 90006 the parameters, we need to 90005 zero the gradients afterwards 90006. And that’s what 90459 90005 zero_ () 90006 90462 is good for. 90009 90004 What does the 90005 underscore 90006 (90005 _ 90006) at the 90005 end of the method name 90006 mean? Do you remember? If not, scroll back to the previous section and find out.90009 90004 So, let’s 90005 ditch 90006 the 90005 manual 90006 90005 computation of gradients 90006 and use both 90459 backward () 90462 and 90459 zero_ () 90462 methods instead. 90009 90004 That’s it? Well, pretty much … but, there is always a 90005 catch 90006, and this time it has to do with the 90005 update 90006 of the 90005 parameters 90006 … 90009 90004 In the first attempt, if we use the same update structure as in our 90020 Numpy 90021 code, we’ll get the weird 90005 error 90006 below … but we can get a 90020 hint 90021 of what’s going on by looking at the tensor itself — once again we 90005 «lost» 90006 the 90005 gradient 90006 while reassigning the update results to our parameters.Thus, the 90459 90005 grad 90006 90462 attribute turns out to be 90459 90005 None 90006 90462 and it raises the error … 90009 90393 # FIRST ATTEMPT 90394 tensor ([0.7518], device = ‘cuda: 0’, grad_fn = ) 90394 AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘zero_’ 90399 90004 We then change it slightly, using a familiar 90005 in-place Python assignment 90006 in our second attempt. And, once again, PyTorch complains about it and raises an 90005 error 90006. 90009 90393 # SECOND ATTEMPT 90394 RuntimeError: a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation.90399 90003 90004 Why ?! It turns out to be a case of 90005 «too much of a good thing» 90006. The culprit is PyTorch’s ability to build a 90005 dynamic computation graph 90006 from every 90005 Python operation 90006 that involves any 90005 gradient-computing tensor 90006 or 90005 its dependencies 90006. 90009 90004 We’ll go deeper into the inner workings of the dynamic computation graph in the next section. 90009 90010 90004 So, how do we tell PyTorch to 90005 «back off» 90006 and let us 90005 update our parameters 90006 without messing up with its 90020 fancy dynamic computation graph 90021? That’s what 90459 90005 torch.no_grad () 90006 90462 is good for. It allows us to 90005 perform regular Python operations on tensors 90006, 90005 independent of PyTorch’s computation graph 90006. 90009 90004 Finally, we managed to successfully run our model and get the 90005 resulting parameters 90006. Surely enough, they 90005 match 90006 the ones we got in our 90020 Numpy 90021 -only implementation. 90009 90393 # THIRD ATTEMPT 90394 tensor ([1.0235], device = ‘cuda: 0’, requires_grad = True) tensor ([1.9690], device = ‘cuda: 0’, requires_grad = True) 90399 90003 90004 «Unfortunately, no one can be told what the dynamic computation graph is.You have to see it for yourself. » Morpheus 90009 90010 90004 How great was «90020 The Matrix 90021»? Right, right? But, jokes aside, I want 90005 you 90006 to 90005 see the graph for yourself 90006 too! 90009 90003 90004 The PyTorchViz package and its 90459 90020 make_dot (variable) 90021 90462 method allows us to easily visualize a graph associated with a given Python variable. 90009 90010 90004 So, let’s stick with the 90005 bare minimum 90006: two (90020 gradient computing 90021) 90005 tensors 90006 for our parameters, predictions, errors and loss.90009 Computing MSE in three steps.90000 Wall formwork and column formwork 90001 90002 90003 Modular formwork system for the construction of any vertical concrete structure. Highlights: high performance rates at minimum labour cost. 90004 90003 Read more + 90004 90007 90003 Wall and Column Formwork with a wide range of panels up to 3m high.Perfect for complex geometrical structures. Manual handling or gang forming. 90004 90003 Read more + 90004 90012 90003 Utmost flexible, light, crane-independent formwork. Ideal for walls, columns, beam sides and foundation construction. 90004 90003 Read more + 90004 90017 90003 Flexible and versatile beam formwork system for civil engineering and building construction.Highly efficient and excellent concrete finish. 90004 90003 Read more + 90004 90022 90003 Maximum flexibility and adjustment for vertical structures in civil engineering and building construction. Excellent concrete finish. 90004 90003 Read more + 90004 90027 90003 An optimized formwork system for curved wall construction.Robust and extremely fast to curve. Most suitable for energy sector concrete structures. 90004 90003 Read more + 90004 90032 90003 All-purpose circular column forming system that stands out for the simple panel jointing method. A great variety of diameters available. 90004 90003 Read more + 90004 90037 90003 Rectangular section concrete column form.Robust system with a wide panel range. Reduced diversity of components. 90004 90003 Read more + 90004 90042 90003 Cost-effective rectangular or square section concrete column formwork. Highlights: crane independent system with two types of panel configuration. 90004 90003 Read more + 90004 90047 90003 Articulated concrete column form with integrated connecting elements.Reduced assembly and dismantling times. 90004 90003 Read more + 90004 90052 90003 Frame based wall formwork for the construction of single-sided walls. Compatible with all ULMA wall panels. 90004 90003 Read more + 90004 90057 90003 Truss based formwork for single-sided walls up to 10.5 m. Configurable and compatible with all ULMA wall panels. 90004 90003 Read more + 90004 90062 90003 Safety, stabilisation and anchoring items for wall formwork and column formwork systems. 90004 90003 Read more + 90004 .

No related posts.