| Трансформаторы силовые, выпускались на стержневых сердечниках типа ПЛ, изготовленными из стальной ленты Э-320, сечением 21х45 мм, и предназначались для применения в блоках питания, в основном унифицированных черно-белых телевизорах. Необходимо иметь в виду, что приведённые здесь моточные данные, могут отличаться на имеющиеся у Вас трансформаторы, в связи с изменениями ТУ, заводов изготовителей, прошествии времени и прочих условий и их следует принимать, только как основу. Рисунок 1. Рисунок 2. Таблица 1. Моточные данные трансформаторов ТС-180.
* Моточные данные ТСА-180 могут отличатся от приведённых. Трансформатор силовой ТС-180-3, предназначался для питания бытовой радио аппаратуры, выполненной на полупроводниковых приборах, и отличается от других трансформаторов этого типа, большим количеством вторичных обмоток. Схема трансформатора изображена на рисунке 3, моточные данные и электрические характеристики приведены в таблице 2. Рисунок 3. Таблица 2. Моточные данные трансформатора ТС-180-3.
Рисунок 4. Трансформатор силовой ТС-180-3м, предназначался для питания бытовой радио аппаратуры, выполненной на полупроводниковых приборах, и отличается от других трансформаторов этого типа, большим количеством вторичных обмоток. Схема трансформатора изображена на рисунке 5, моточные данные и электрические характеристики приведены в таблице 3. Рисунок 5.Схема трансформатора ТС-180-3м. Таблица 3. Моточные данные трансформатора ТС-180-3м.
|
Трансформатор ТС-180-2.Как его подключить к 220В и напряжение на выводах | Электронные схемы
трансформатор тс180-2 как подключить к сети 220Втрансформатор тс180-2 как подключить к сети 220В
Из старых ламповых телевизоров,можно взять трансформаторы силовые,типа ТС-180.С помощью такого трансформатора,можно сделать простейший и мощный низковольтный блок питания,подойдет также и для питания ламповых конструкций,для которых требуется повышенное анодное напряжение.
ТС-трансформатор силовой,180-мощность.Однофазный трансформатор,изготовлен на стержневых магнитопроводах из ленты,сталь марки 3311.Провод-медь,ТСА-провод алюминий.
тс-180 как подключить в сеть 220В распиновкатс-180 как подключить в сеть 220В распиновка
Для подключения в сеть 220В,выводы 2-2 надо соединить вместе,к выводам 1-1 подключена сеть.Выводы 4-4 экран,можно соединить с массой.Потребляемый холостой ток от сети-118мА.
выводы трансформатора ТС-180 как подключить распиновкавыводы трансформатора ТС-180 как подключить распиновка
На обратной стороне,указана информация по выводам,переменный ток и напряжение на обмотках.Катушки можно подключить последовательно,для получения более высокого напряжения,ток при этом остается такой,как и указан.
как подключить выводы тс-180 вместекак подключить выводы тс-180 вместе
Подключил выпрямитель,состоящий из диодного моста и конденсатора фильтра.Все измерения напряжения проводил после выпрямителя без нагрузки.С выводов 9-10 напряжение 9.5В.С выводов 5-6…97.5В.С выводов 7-8…71В.
Для получения разного повышенного анодного напряжения,выводы можно различно соединять.Тогда на выпрямителе,можно получить постоянное напряжение 240,260 и 340В.
РадиоКот :: Доработка трансформатора ТС-180-2
РадиоКот >Лаборатория >Радиолюбительские технологии >Доработка трансформатора ТС-180-2
Доработка трансформатора ТС-180-2.При построении лампового усилителя мощности звуковой частоты желательно иметь блок питания, обеспечивающий, кроме переменного напряжения накала Uн ≈ 6,3 В с достаточным током Iн ≥ 5А, постоянное напряжение питания анодных цепей Uа ≥ 300 В, плюс, дополнительно, — постоянное напряжение для цепей фиксированного смещения ламп выходного каскада Uсм ≥ 45 В (конечно, имеется ввиду абсолютное значение, т.к., вы знаете, что напряжение смещения должно иметь отрицательный потенциал).
Этот трансформатор имеет следующие параметры (Рис.1):
Как видно из таблицы, мы можем получить со вторичных обмоток, соединив их соответствующим образом переменное напряжение U ≈ 206 В, что после выпрямления даст Uа=291 В, а с учетом падения в цепях фильтра питания это будет ≤ 270 В.
Однако, после несложной доработки можно получить от трансформатора ТС‑180‑2 необходимое напряжение. Для этого трансформатор необходимо разобрать: открутить гайки стяжек, затем резким несильным ударом молотка по одной половинке сердечника разъединить его, аккуратно извлечь половинку сердечника и снять катушки. Стороны половинок сердечника нужно обязательно пометить, чтобы при сборке их правильно совместить. Конструктивно катушки трансформатора позволяют домотать ещё один слой провода поверх имеющихся обмоток. Если взять провод диаметром 0,51 (или 0,48), как в уже имеющихся вторичных обмотках, то в один слой можно без труда намотать 100÷110 витков провода, что даст дополнительно по 30 В переменного напряжения с каждой катушки. Таким образом мы сможем получить по переменному току не менее 260 В, что после выпрямления даст 260*√‾2 = 368 В. С учетом падения в цепях фильтра питания можно будет получить ≥350 В.
Теперь сделаем доработку для получения напряжения фиксированного смещения. Из таблицы (Рис.1) видно, что в первичной обмотке есть секция 2 — 3, содержащая 53÷58 витков, которая нужна при коммутации первичных обмоток для работы трансформатора от от сети переменного тока напряжением 127 В, что в настоящее время практически не встречается. А значит эти секции можно использовать, если отключить их от 110-вольтовых секций. Если внимательно присмотреться к распайке контакта 2 (2′), то станет видно, что можно отсоединить секцию 2 — 3 от секции 1 — 2. Секция 2 — 3 даёт на выходе 17 В переменного напряжения. Соединив последовательно секции 2 — 3 и 2′ — 3′, получаем 34 В переменного напряжения, что после выпрямления даст 34*√‾2 = 48 В. Главное — сделать всё аккуратно. Примерно так (Рис.3):
Ну и для полного удовлетворения имеет смысл прошлифовать торцы половинок сердечника, чтобы максимально уменьшить зазор. Это приведёт к некоторому уменьшению тока холостого хода трансформатора (в моём случае ток уменьшился с 300 мА до 200 мА, хотя на практике во включенном ламповом усилителе режим холостого хода невозможен, т. к. всегда осуществляется питание цепей накала ламп, а это примерно 20 Вт потребляемой мощности). При сборке половинки сердечника желательно склеить, чтобы уменьшить гул трансформатора при работе.
В завершение следует проварить катушки (или собранный транформатор, что затруднительно) в смеси парафина с воском (или пропитать их лаком), чтобы зафик-сировать витки обмоток, тем самым уменьшить гудение работающего трансформатора. На водяной бане нужно растопить парафин и погрузить в него катушки. Не обязательно, чтобы парафин покрывал катушки полностью, достаточно — до половины. Так даже удобнее переворачивать катушку и извлекать её из кастрюли после проварки. В растопленном парафине нужно подержать катушку минут пять с каждой стороны, чтобы обмотки как следует прогрелись и парафин пропитал всю катушку. (Рис.4)
Таким же образом можно доработать трансформаторы ТС-160.
Умышленно не привожу конкретную схему блока питания, т.к. их на просторах интернета имеется достаточное количество.
Все вопросы в Форум.
Как вам эта статья? | Заработало ли это устройство у вас? |
Dmitry Emelyanov’s blog: Запускаем ламповый трансформатор ТС-180-2
Шёл я, значит, мимо дачной помойки… (не правда ли, многообещающее начало?) В общем, добры-люди выкинули на эту самую помойку телевизор Таурус, ламповый, чёрно-белый, все дела… кинескоп уже в стороне валяется, ну, как тут мимо пройдёшь? В общем, телевизор быстро отправился мне на дачу. Не нужно осуждающих взглядов, приберегите пренебрежительные возгласы, я давно хотел найти детали из лампового телевизора! Как минимум 10-20 баксов я сэкономил, в прочем, дело не столько в экономии, я бы с удовольствием и потратился на чистенькое и заведомо исправное, и не тратил бы день на распайку поржавевшего барахла, если бы было где всё это запросто так пойти и купить. Временами, у меня складывается впечатление, что я чуть ли не единственный в городе, кому все эти лампы вообще нужны. Не знаю, в прочем, но на барахолках на меня смотрят временами очень искоса. Ладно, разговор не об этом, разговор о добытых из телика деталях, среди которых наряду с дефицитными у меня неонками, трубчатыми кондёрами и мощными резисторами, конечно обнаружился строчный трансформатор, телевизионный выходник ТВЗ и сетевой трансформатор ТС-180-2, о котором и пойдёт сегодня речь.
| Вот такой вот телевизор. Панельки, к сожалению, в нём безобразные. |
Ламповый сетевой трансформатор ТС-180-2
Итак, начну с того, что транс этот достаточно известный, в сети о нём много информации, ссылками я поделюсь, так что скорее пишу обобщение собственного опыта. Есть тут у меня пара слов.
Сердечник стержневой. В качестве сердечника используется стальная лента. Создаётся впечатление, что трансформатор как бы двойной, все выводы продублированы на левой и правой половине трансформатора. Вывод 3 и 3′ отсутствуют.
Вообще, есть много разновидностей этого трансформатора, от ТС-180 ТС-180-2 отличается немного другим количеством витков, это не принципиально для моих экспериментов. Если у вас трансформатор ТСА-180, то тогда в его обмотках использован алюминий, вот здесь надо уже с умом подходить к использованию, на сколько я знаю, алюминий выдерживает меньшие токи.
| ТС-180-2 в сравнении с лампой 6П14П и платой Arduino Nano |
Более подробно о трансформаторах типа ТС-180 советую почитать здесь:
На форумах сей транс сильно ругают. Говорят, что гудит и вообще-вообще. Я ничего не могу сказать, так как только разобрался с его подключением. Надеюсь, что в этих разговорах больше аудиофилии. Свой я готовлю для строительства стабилизированного БП. Да-да, я всё-таки решил его построить. Но об этом речь ещё впереди.
Как подключать?
Обмотки 1-2 и 1′-2′ по отдельности рассчитаны на 110 вольт. Для наших 220 вольт их надо соединить. Выводы 2 и 2′ соединить проводом. 220 вольт подавать на выводы 1 и 1′.
Предварительно, конечно, я рекомендую сделать следующее:
| Вот так соединяются сетевые обмотки |
— Прозвонить все обмотки, чтобы убедиться в отсутствии КЗ. Мой трансформатор найден на помойке, так что это особенно актуально!
— К одной из накальных обмоток подключить обмотку 6,3 вольта от другого силового трансформатора и измерить в таком состоянии напряжения на всех остальных обмотках. Не уверен, что можно долго держать трансформаторы в таком состоянии. В накальной обмотке витков мало, так что ток там недетский — более ампера точно, мой 1-амперный стрелочник зашкалило. Значения напряжений скорее всего будут меньше номинальных, это нормально, так как обмотка 6,3 вольта не предназначена для того, чтобы быть первичной.
Если ничего не замкнуло, а включать я советую через плавкий предохранитель, можно переходить к испытаниям на 220 вольт.
Не будет излишним напомнить об опасности работы с сетевым напряжением. Будьте предельно внимательны и аккуратны, подключая трансформатор в сеть. Я считаю, что плавкий предохранитель, включённый последовательно с трансформатором в данном случае обязателен к использованию.
И вот включил я свой трансформатор в сеть и тут знакомая синяя вспышка на столе, предохранитель не просто перегорел, он разбрызгался внутри колбы.
Это меня очень сильно насторожило. Правда, предохранитель был какой-то неизвестно откуда, но на нём значилось 2А, что заставило задуматься ещё больше. Ведь если через трансформатор течёт ток больше двух ампер, то что-то в этом трансформаторе, вполне себе, может идти не так.
| Видно, как проволочку внутри предохранителя просто разбрызгало по стенкам. |
Я решил, что витки внутри могло где-то и замкнуть. Хотя обе первичные обмотки показывали одинаково 4,7 ома. В теории, могут быть замкнуты и витки в любой вторичной обмотке, создавая короткое замыкание. Я всё перепроверил и ещё раз перепроверил — ничего. Были, правда, соединены выводы 7 и 7′, на всякий случай я их распаял, но вряд ли это могло как-то сказаться на потреблении тока, ведь это разные обмотки. Более того, я их ещё буду замыкать в перспективе, чтобы получить большее напряжение.
Для поиска неисправности, я решил использовать метод включения через настольную лампу, которым пользовался при наладке своего импульсного БП Конструкция из оголённых проводов на столе росла, меня это напрягало, но деваться было некуда. Лампочку я подключил, а в разрыв включил стрелочный амперметр (кстати, достал я из коробки его как раз на этом этапе). Цифровой включать было жалко. Вставил новый предохранитель на 3 ампера. Включил. Лампочка загорелась бледно-красным светом, ток немного скакнул при пуске и вернулся почти на исходную. Всё работало.Мне бы очень хотелось иметь ЛАТР для таких целей, но его, увы нет. Я решил вместо лампочки теперь включить резистор на 5 Вт и 10 ом. Для сравнения, у лампочки «на холодную» сопротивление где-то ом 90. Включил через резистор. Ток скакнул и держался уже в районе 100 мА. Неплохой такой ток холостого хода… Ну вот теперь я решил, что пора рискнуть включить в сеть без ничего.
И вот тут при включении стрелка амперметра шарахнулась в противоположный угол. Я напомню, что он у меня всего на ампер (если честно, у него даже стрелка в ноль не выставляется, купил за копейки на барахолке, так что за точность не ручаюсь, зато не жалко). Стрелка с шумом стукнулась о противоположный край шкалы и вернулась назад. Ничего себе пусковые токи! Подозреваю, что первый предохранитель просто не выдержал такого обращения. А этот 3-амперный держится молодцом. Я аккуратно измерил напряжения на всех обмотках несколько раз. Они оказались несколько иными, чем написано на трансформаторе, при чём в большую сторону. Думаю, это связано с отсутствием нагрузки.
Вместо 59,5 — 63 вольта и вместо 43,5 — 46 вольт соответственно. Накалы — 6,3, хотя заявлено почему-то 6,4.
| Маркировка обмоток, вдруг у кого стёрта. |
В общем, вывод: Запускайте ламповый трансформатор через предохранитель, рассчитанный на ток несколько ампер, сначала лучше через лампочку!
Ну, а у меня на этом пока всё. Посмотрим, на что годится этот зверь, но сегодняшние испытания несколько настораживают. В заключение, нашёл видео, как соединять обмотки. Автор только перепутал про алюминий в обмотках, алюминий, повторюсь, в ТСА-180.
| |||||
| |||||
| |||||
| |||||
| |||||
| |||||
| |||||
| |||||
| |||||
Масло двухтактное AKross МОТО 2Т ТС 180 кг
Масло двухтактное AKross МОТО 2Т ТС 180 кг — купить в интернет-магазине СК-Авто с быстрой доставкой16912.50 руб
Этого товара нет в наличии, заказ недоступен.
Заказать в 1 клик
Масло AKross МОТО 2Т ТС 180 кг – современное высококачественное двухтактное масло, обладающее отличными моющими, антиокислительными и противоизносными свойствами и гарантирующее превосходную работу двигателя при любых нагрузках. АКросс МОТО 2Т производится на основе высококачественных базовых масел с применением синтетического компонента и высокоэффективных присадок, обеспечивающих максимальную защиту двигателя в любых условиях эксплуатации.
В интернет-магазине СК-Авто можно купить AKross МОТО 2Т ТС оптом и в розницу по низкой цене с бесплатной доставкой по югу России.
- Полезные ссылки
АКТУАЛЬНЫЕ ЦЕНЫ ПО НОМЕРУ: +7(928)039-29-83 Закрыть
| |
| Copyright © Russian HamRadio |
Tom Ford Солнцезащитные очки Tf 180 34P Light Bronze Gradient Rare
- Доступные способы доставки (выберите при торгах)
- Цена
- Встреча клиентов
- Не применимо
- Стандартная доставка (5-7 рабочих дней)
- $ 9,99
- Ускоренная доставка (2-4 рабочих дня)
- Не применимо
Вес с упаковкой: 1 фунт (Вес с упаковкой для этого предмета был рассчитан с использованием наибольшего из значений габаритного веса предмета или фактического веса.Что такое габаритный вес? )
Пожалуйста, внимательно ознакомьтесь с нашей политикой доставки и возврата, прежде чем делать ставки.
Доставка возможна только в пределах континентальной части США. Международная доставка недоступна. Может применяться применимый налог с продаж. Время от времени по собственному усмотрению PropertyRoom.com может изменять преобладающую структуру платы за доставку и обработку.
- Участник торгов
- Дата
- Время
- Цена за единицу
В настоящее время нет вопросов по этому списку.
Есть вопрос по этому товару? Войдите, чтобы задать вопрос.Отказ от ответственности: Делая ставки на любой товар, вы прямо соглашаетесь с тем, что используете веб-сайт и услуги на свой страх и риск и в соответствии с пользовательским соглашением.Веб-сайт, услуги и любые товары или услуги, приобретенные или полученные через веб-сайт, услуги или любые транзакции, заключенные через веб-сайт или услуги, предоставляются на условиях «как есть» и «как доступно». PropertyRoom от своего имени и, действуя в качестве агента, от имени своего принципала, отказывается от всех гарантий любого рода, явных или подразумеваемых, и, в частности, отказывается от любых подразумеваемых гарантий права собственности, товарной пригодности, пригодности для определенной цели и отсутствия -нарушение.Никакие советы, мнения или информация, будь то устные или письменные, полученные от PropertyRoom или через веб-сайт или услуги, не создают никаких гарантий. В некоторых юрисдикциях не допускается исключение определенных гарантий, поэтому некоторые из вышеперечисленных исключений могут не относиться к вам. Эта гарантия дает вам определенные юридические права, и вы также можете иметь другие юридические права, которые варьируются от юрисдикции к юрисдикции.
Термоформ для полимерных изображений серии TF
Thermoform TF — чрезвычайно гибкая краска для трафаретной печати, отверждаемая ультрафиолетом.Хорошо подходит для полистирола, ПЭТГ, поликарбоната, ударопрочного стирола и ПВХ. Также имеет отличную адгезию к акрилу. Технический паспорт (TDS) Загрузить TF РАЗБАВИТЕЛЬ
TF SUPER OPAQUE ЧЕРНЫЙ
TF 311 ТЁМНО-БЕЛЫЙ
TF 141 ОГНЕННЫЙ КРАСНЫЙ
TF ПРОЗРАЧНЫЙ СМЕСИТЕЛЬ
TF HT ЖЕЛТЫЙ — BL
TF HT CYAN — BL
TF HT Пурпурный — BL
TF HT ЧЕРНЫЙ — ЧЕРНЫЙ
TF 111 ЛИМОННЫЙ ЖЕЛТЫЙ
TF 210 УЛЬТРА-СИНИЙ
TF МЕТАЛЛИЧЕСКИЙ СМЕСИТЕЛЬНЫЙ ЗАЗОР
TF HT БАЗА
TF HT ЖЕЛТЫЙ — HD
TF HT Пурпурный — HD
TF HT CYAN — HD
TF HT ЧЕРНЫЙ — HD
TF ЧИСТЫЙ ОТПЕЧАТКА
TF 123 ЖЕЛТЫЙ СРЕДНИЙ
TF 131 БРИЛЛИАНТ-ОРАНЖЕВЫЙ
TF 151 АЛЫЙ КРАСНЫЙ
TF 155 РУБИН КРАСНЫЙ
TF 160 РОДАМИН КРАСНЫЙ
TF 180 ТЕПЛЫЙ КРАСНЫЙ
TF 190 СИНИЙ ПРОЦЕСС
TF 200 ПАВЛИНОВЫЙ СИНИЙ
TF 205 РЕФЛЕКС СИНИЙ
TF 220 ИЗУМРУД ЗЕЛЕНЫЙ
TF 301 ОПАК ЧЕРНЫЙ
TF ТИНТЕР БЕЛЫЙ
TF ТЕНЬ ЧЕРНЫЙ
TF 064 CMS ЖЕЛТЫЙ — GS
TF 066 CMS ЖЕЛТЫЙ RS
TF 114 CMS ОРАНЖЕВЫЙ
TF 121 CMS КРАСНЫЙ — YS
TF 127 CMS ФИОЛЕТОВЫЙ
TF 164 CMS КРАСНЫЙ — BS
TF 165 CMS Пурпурный
TF 230 CMS СИНИЙ
TF 325 CMS ЗЕЛЕНЫЙ
TF 135 ЯРКИЙ ОРАНЖЕВЫЙ
TF 225 ЗЕЛЕНЫЙ ЛЕС
TF 226 ЛАЙМ-ЗЕЛЕНЫЙ
TF 235 TEAL
TF 240 ФИОЛЕТОВЫЙ
TF 260 КОРИЧНЕВЫЙ
TF САТИНА ПРОЗРАЧНАЯ
TF ПОДДЕРЖКА БЕЛАЯ
TF 240 TSP ПРИМРАЗА ЖЕЛТАЯ
TF 290 TSP СИНИЙ
TF 280 TSP ЗЕЛЕНЫЙ
TF 265 ТЕМНО-КРАСНЫЙ
TF 260 TSP SS КРАСНЫЙ
TF 270 TSP ОРАНЖЕВЫЙ
TF 026 ЯРКИЙ БЕЛЫЙ
TF NR HT ЖЕЛТЫЙ (RS) -HD
TF NR HT Пурпурный-HD
TF NR HT CYAN-HD
TF NR HT ЧЕРНЫЙ-HD
TF NR HT БАЗА
TF 660 FLO ЗЕЛЕНЫЙ
TF 640 FLO КРАСНЫЙ
TF 670 FLO СИНИЙ A&B
TF 630 FLO ОРАНЖЕВЫЙ КРАСНЫЙ
TF БАРЬЕР ЧЕРНЫЙ
TF 250 TSP ЖЕЛТЫЙ СРЕДНИЙ
TF NR HT ЧЕРНЫЙ-BL
TF БАРЬЕР БЕЛЫЙ
TF HT NR ЖЕЛТЫЙ-PR
TF HT NR MAGENTA-PR
TF HT NR CYAN-PR
TF HT NR ЧЕРНЫЙ-PR
TF 255 TSP ЗОЛОТО
Загрузить и предварительно обработать изображения | TensorFlow Core
В этом руководстве показано, как загрузить и предварительно обработать набор данных изображения тремя способами.Во-первых, вы будете использовать высокоуровневые утилиты и слои предварительной обработки Keras для чтения каталога изображений на диске. Затем вы напишете свой собственный конвейер ввода с нуля, используя tf.data. Наконец, вы загрузите набор данных из большого каталога, доступного в TensorFlow Datasets.
Настройка
импортировать numpy как np
импорт ОС
импортировать PIL
импортировать PIL.Image
импортировать тензорный поток как tf
импортировать tenorflow_datasets как tfds
печать (tf .__ version__)
2.5.0
Скачать набор данных цветов
В этом руководстве используется набор данных из нескольких тысяч фотографий цветов. Набор данных цветов содержит 5 подкаталогов, по одному на класс:
flowers_photos /
ромашка /
одуванчик /
розы /
подсолнухи /
тюльпаны /
Примечание: все изображения имеют лицензию CC-BY, создатели указаны в файле LICENSE.txt. импорт pathlib
dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz "
data_dir = tf.keras.utils.get_file (origin = dataset_url,
fname = 'flower_photos',
untar = Истина)
data_dir = pathlib.Path (каталог_данных)
Загрузка данных с https & col; // storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 228818944/228813984 [================================] - 2 с 0 мкс / шаг
После загрузки (218 МБ) у вас должна быть копия фотографий цветов.Всего 3670 изображений:
image_count = len (список (data_dir.glob ('* / *. Jpg')))
печать (image_count)
3670
Каждый каталог содержит изображения этого вида цветов. Вот несколько роз:
роз = список (data_dir.glob ('roses / *'))
PIL.Image.open (str (розы [0]))
роз = список (data_dir.glob ('roses / *'))
PIL.Image.open (str (розы [1]))
Давайте загрузим эти образы с диска, используя tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory .
Создать набор данных
Определите некоторые параметры для загрузчика:
batch_size = 32
img_height = 180
img_width = 180
Рекомендуется использовать разделение проверки при разработке модели. Вы будете использовать 80% изображений для обучения и 20% для проверки.
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory (
data_dir,
validation_split = 0,2,
subset = "обучение",
семя = 123,
image_size = (img_height, img_width),
batch_size = размер_пакета)
Найдено 3670 файлов, принадлежащих 5 классам. Использование 2936 файлов для обучения.
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory (
data_dir,
validation_split = 0,2,
subset = "проверка",
семя = 123,
image_size = (img_height, img_width),
batch_size = размер_пакета)
Найдено 3670 файлов, принадлежащих 5 классам.Использование 734 файлов для проверки.
Вы можете найти имена классов в атрибуте class_names этих наборов данных.
class_names = train_ds.class_names
печать (имена_классов)
[«маргаритка», «одуванчик», «розы», «подсолнухи», «тюльпаны»]
Визуализировать данные
Вот первые 9 изображений из набора данных для обучения.
импортировать matplotlib.pyplot как plt
plt.figure (figsize = (10, 10))
для изображений, метки в train_ds.взять (1):
для i в диапазоне (9):
ax = plt.subplot (3, 3, i + 1)
plt.imshow (images [i] .numpy (). astype ("uint8"))
plt.title (имена_классов [метки [i]])
plt.axis ("выключено")
Вы можете обучить модель, используя эти наборы данных, передав их в model.fit (показано далее в этом руководстве). Если хотите, вы также можете вручную перебирать набор данных и получать пакеты изображений:
для image_batch, labels_batch в train_ds:
печать (image_batch.форма)
печать (labels_batch.shape)
сломать
(32, 180, 180, 3) (32,)
image_batch — это тензор формы (32, 180, 180, 3) . Это пакет из 32 изображений формы 180x180x3 (последнее измерение относится к цветовым каналам RGB). label_batch — это тензор формы (32,) , это соответствующие метки для 32 изображений.
.numpy () для любого из этих тензоров, чтобы преобразовать их в numpy.ndarray .Стандартизация данных
Значения канала RGB находятся в диапазоне [0, 255] . Это не идеально для нейронной сети; в общем, вы должны стремиться к тому, чтобы ваши входные значения были небольшими. Здесь вы стандартизируете значения, чтобы они находились в диапазоне [0, 1] , используя слой tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling .
normalization_layer = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling (1./255)
Есть два способа использовать этот слой.Вы можете применить его к набору данных, вызвав map:
normalized_ds = train_ds.map (лямбда x, y: (normalization_layer (x), y))
image_batch, labels_batch = next (iter (normalized_ds))
first_image = пакет_изображений [0]
# Обратите внимание, что значения пикселей теперь находятся в `[0,1]`.
печать (np.min (первое_изображение), np.max (первое_изображение))
0,0 0,96
5
Или вы можете включить слой в определение модели, чтобы упростить развертывание. Здесь вы воспользуетесь вторым подходом.
Примечание: Если вы хотите масштабировать значения пикселей до [-1,1] , вы можете вместо этого написать Rescaling (1./127.5, offset = -1) Примечание: Вы ранее изменили размер изображений с помощью аргумента image_size аргумента tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory . Если вы хотите включить логику изменения размера в свою модель, вы можете вместо этого использовать слой tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Resizing .Настроить набор данных для производительности
Давайте обязательно используем буферизованную предварительную выборку, чтобы вы могли передавать данные с диска без блокировки ввода-вывода.Это два важных метода, которые вы должны использовать при загрузке данных.
.cache () сохраняет изображения в памяти после их загрузки с диска в течение первой эпохи. Это гарантирует, что набор данных не станет узким местом при обучении вашей модели. Если ваш набор данных слишком велик для размещения в памяти, вы также можете использовать этот метод для создания производительного кеша на диске.
.prefetch () перекрывает предварительную обработку данных и выполнение модели во время обучения.
Заинтересованные читатели могут узнать больше об обоих методах, а также о том, как кэшировать данные на диск, в руководстве по производительности данных.
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
train_ds = train_ds.cache (). предварительная выборка (размер_буфера = AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache (). предварительная выборка (размер_буфера = AUTOTUNE)
Поезд модели
Для полноты картины вы покажете, как обучить простую модель, используя только что подготовленные наборы данных. Эта модель никоим образом не настраивалась — цель — показать вам механику с использованием только что созданных наборов данных. Чтобы узнать больше о классификации изображений, посетите этот учебник.
num_classes = 5
модель = tf.keras.Sequential ([
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling (1./255),
tf.keras.layers.Conv2D (32, 3, активация = 'relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D (),
tf.keras.layers.Conv2D (32, 3, активация = 'relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D (),
tf.keras.layers.Conv2D (32, 3, активация = 'relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D (),
tf.keras.layers.Flatten (),
tf.keras.layers.Dense (128, Activation = 'relu'),
tf.keras.layers.Dense (num_classes)
])
модель. Совокупность (
optimizer = 'адам',
потеря = tf.loss.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True),
метрики = ['точность'])
Примечание: Вы будете тренироваться только в течение нескольких эпох, поэтому этот учебник работает быстро. model.fit (
train_ds,
validation_data = val_ds,
эпох = 3
)
Эпоха 1/3 92/92 [==============================] - 11 с 27 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1.3361 - точность и двоеточие; 0,4486 - val_loss & двоеточие; 1.1087 - val_accuracy & двоеточие; 0,5286 Эпоха 2/3 92/92 [==============================] - 1 с 11 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1.0482 - точность и двоеточие; 0.5872 - val_loss & двоеточие; 1.0247 - val_accuracy & двоеточие; 0,5913 Эпоха 3/3 92/92 [==============================] - 1 с 11 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,9310 - точность и двоеточие; 0.6383 - val_loss & двоеточие; 0.9354 - val_accuracy & двоеточие; 0,6267Примечание: вы также можете написать собственный цикл обучения вместо использования
Model.fit . Чтобы узнать больше, посетите это руководство.Вы можете заметить, что точность проверки низка по сравнению с точностью обучения, что указывает на то, что ваша модель переоснащается.Вы можете узнать больше о переобучении и о том, как его уменьшить в этом уроке.
Использование
tf.data для более тонкого управления Указанные выше утилиты tf.keras.preprocessing представляют собой удобный способ создания tf.data.Dataset из каталога изображений. Для более точного управления вы можете написать собственный конвейер ввода, используя tf.data . В этом разделе показано, как это сделать, начиная с путей к файлу TGZ, который вы скачали ранее.
list_ds = tf.data.Dataset.list_files (str (data_dir / '* / *'), shuffle = False)
list_ds = list_ds.shuffle (image_count, reshuffle_each_iteration = False)
для f в list_ds.take (5):
печать (f.numpy ())
b '/ home / kbuilder / .keras / datasets / flower_photos / dandelion / 16970837587_4a9d8500d7.jpg' b '/ home / kbuilder / .keras / datasets / flower_photos / roses / 8337607102_d9e0fa887e.jpg' b '/ home / kbuilder / .keras / datasets / flower_photos / sunflowers / 5032376020_2ed312306c.jpg ' b '/ home / kbuilder / .keras / datasets / flower_photos / tulips / 7166606598_5d2cd307c3.jpg' b '/ home / kbuilder / .keras / datasets / flower_photos / sunflowers / 235651658_a7b3e7cbdd.jpg'
Древовидная структура файлов может использоваться для составления списка class_names .
class_names = np.array (отсортировано ([item.name для элемента в data_dir.glob ('*') if item.name! = "LICENSE.txt"]))
печать (имена_классов)
['ромашка' одуванчик 'розы' подсолнухи 'тюльпаны]
Разделите набор данных на поезд и проверку:
val_size = int (image_count * 0.2)
train_ds = list_ds.skip (val_size)
val_ds = list_ds.take (val_size)
Вы можете увидеть длину каждого набора данных следующим образом:
печать (tf.data.experimental.cardinality (train_ds) .numpy ())
печать (tf.data.experimental.cardinality (val_ds) .numpy ())
2936 734
Напишите короткую функцию, которая преобразует путь к файлу в пару (img, label) :
def get_label (file_path):
# преобразовать путь в список компонентов пути
части = tf.strings.split (путь_ к файлу, os.path.sep)
# Предпоследний - это каталог-класс
one_hot = parts [-2] == class_names
# Целое число кодирует метку
вернуть tf.argmax (one_hot)
def decode_img (img):
# преобразовываем сжатую строку в трехмерный тензор uint8
img = tf.io.decode_jpeg (img, каналы = 3)
# изменить размер изображения до желаемого размера
return tf.image.resize (img, [img_height, img_width])
def process_path (file_path):
label = get_label (путь к файлу)
# загружаем необработанные данные из файла в виде строки
img = tf.io.read_file (путь_ к файлу)
img = decode_img (img)
вернуть img, метку
Используйте Dataset.map , чтобы создать набор данных из изображений, пометьте пар:
# Установите `num_parallel_calls`, чтобы несколько изображений загружались / обрабатывались параллельно.
train_ds = train_ds.map (путь_процесса, num_parallel_calls = AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.map (путь_процесса, num_parallel_calls = AUTOTUNE)
для изображения, метка в train_ds.take (1):
print ("Форма изображения:", image.numpy (). shape)
print ("Ярлык:", label.numpy ())
Форма изображения и двоеточие; (180, 180, 3) Этикетка и двоеточие; 2
Настроить набор данных для производительности
Для обучения модели с помощью этого набора данных вам потребуются данные:
- Чтобы хорошо перемешать.
- Для замеса.
- Партии будут доступны как можно скорее.
Эти функции могут быть добавлены с помощью API tf.data . Дополнительные сведения см. В руководстве «Производительность входного конвейера».
def configure_for_performance (ds):
ds = ds.cache ()
ds = ds.shuffle (размер_буфера = 1000)
ds = ds.batch (размер_пакета)
ds = ds.prefetch (размер_буфера = AUTOTUNE)
вернуть ds
train_ds = configure_for_performance (train_ds)
val_ds = configure_for_performance (val_ds)
Визуализировать данные
Вы можете визуализировать этот набор данных аналогично тому, который вы создали ранее.
image_batch, label_batch = следующий (iter (train_ds))
plt.figure (figsize = (10, 10))
для i в диапазоне (9):
топор = plt.подзаговор (3, 3, i + 1)
plt.imshow (image_batch [i] .numpy (). astype ("uint8"))
label = label_batch [i]
plt.title (имена_классов [метка])
plt.axis ("выключено")
Продолжить обучение модели
Теперь вы вручную создали tf.data.Dataset , аналогичный тому, который был создан с помощью keras.preprocessing , описанного выше. Вы можете продолжить обучение модели с его помощью. Как и раньше, вы будете тренироваться всего несколько эпох, чтобы время бега было коротким.
модель.соответствовать(
train_ds,
validation_data = val_ds,
эпох = 3
)
Эпоха 1/3 92/92 [==============================] - 2 с 20 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,8191 - точность и двоеточие; 0.6734 - val_loss & двоеточие; 0,7638 - val_accuracy & двоеточие; 0,7221 Эпоха 2/3 92/92 [==============================] - 1 с 12 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,6748 - точность и двоеточие; 0.7432 - val_loss и двоеточие; 0.8300 - val_accuracy & двоеточие; 0,6744 Эпоха 3/3 92/92 [==============================] - 1 с 12 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0.5102 - точность и двоеточие; 0.8099 - val_loss & двоеточие; 0,7650 - val_accuracy & двоеточие; 0,7016
Использование наборов данных TensorFlow
До сих пор это руководство было сосредоточено на загрузке данных с диска. Вы также можете найти набор данных для использования, изучив большой каталог простых для загрузки наборов данных на сайте TensorFlow Datasets. Поскольку вы ранее загрузили набор данных Flowers с диска, давайте посмотрим, как импортировать его с помощью наборов данных TensorFlow.
Загрузите набор данных цветов с помощью наборов данных TensorFlow.
(train_ds, val_ds, test_ds), метаданные = tfds.load (
'tf_flowers',
split = ['train [: 80%]', 'train [80%: 90%]', 'train [90%:]'],
with_info = Верно,
as_supervised = Верно,
)
Набор данных цветов состоит из пяти классов.
num_classes = metadata.features ['label']. Num_classes
печать (количество_классов)
5
Получить изображение из набора данных.
get_label_name = метаданные.особенности ['label']. int2str
изображение, метка = следующий (iter (train_ds))
_ = plt.imshow (изображение)
_ = plt.title (get_label_name (метка))
Как и раньше, не забудьте группировать, перемешивать и настраивать каждый набор данных для повышения производительности.
train_ds = configure_for_performance (train_ds)
val_ds = configure_for_performance (val_ds)
test_ds = configure_for_performance (test_ds)
Вы можете найти полный пример работы с набором данных цветов и наборами данных TensorFlow, посетив учебник по увеличению данных.
Следующие шаги
В этом руководстве показано два способа загрузки изображений с диска. Во-первых, вы узнали, как загрузить и предварительно обработать набор данных изображения с помощью слоев предварительной обработки и утилит Keras. Затем вы узнали, как написать конвейер ввода с нуля, используя tf.data . Наконец, вы узнали, как загрузить набор данных из TensorFlow Datasets. В качестве следующего шага вы можете узнать, как добавить увеличение данных, посетив это руководство. Чтобы узнать больше о tf.data , вы можете посетить tf.data: Сборка руководства по входным конвейерам TensorFlow.
класс tf 130ps
Имя
Фамилия
Электронная почта
Телефон
Компания
Город
Нация AfghanistanAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAscension IslandAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBritish Virgin IslandsBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCanary IslandsCape VerdeCaribbean NetherlandsCayman IslandsCentral Африканский RepublicCeuta и MelillaChadChileChinaChristmas IslandClipperton IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongo — BrazzavilleCongo — KinshasaCook IslandsCosta RicaCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzech RepublicCôte d’IvoireDenmarkDiego GarciaDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland IslandsFaroe IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный TerritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea- BissauGuyanaHaitiHeard & McDonald IslandsHondurasHong Kong SAR ChinaHungaryIcelandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsle из ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKosovoKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacau SAR ChinaMacedoniaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmar (Бирма) NamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorth KoreaNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian TerritoriesPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairn IslandsPolandPortugalPuerto RicoQatarRomaniaRussiaRwandaRéunionSaint BarthélemySaint HelenaSaint Китса и NevisSaint LuciaSaint MartinSaint Пьер и MiquelonSamoaSan MarinoSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint MaartenSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSoma liaЮжная АфрикаЮжная Джорджия и Южные Сандвичевы островаЮжная КореяЮжный СуданИспанияШри-ЛанкаSt.Винсент и ГренадиныСуданСуринамШпицберген и Ян-МайенСвазилендШвецияШвейцарияСирияСан-Томе и ПринсипиТайваньТаджикистанТанзанияТаиландТимор-ЛештиТогоТокелауТонгаТринидад и ТобагоТристан-да-КистанштаурТуникия Внешние острова Виргинские островаУгандаУкраинаОбъединенные Арабские ЭмиратыВеликобританияСоединенные ШтатыНеизвестный регионУругвайУзбекистанВануатуВатиканВенесуэлаВьетнамУоллис и ФутунаЗападная СахараЙеменЗамбияЗимбабвеАландские острова
Штат / провинция / регион
Почтовый индекс
Сектор Аэрокосмическая промышленностьАвтомобиль / F1 и Motorsport Шкафы и мебель для ванных комнатПучки и стеныМебель для спаленКараванШкаф и места для храненияГробыКонтрактная мебельНапольные покрытияКомпоненты мебелиСадовая мебельОбоиХоббисты / DIYДвери и дверные рамы из сотен / рамыСтандартная мебельМебель для кухниКухонные шкафы и мебельМебель для гостиной / Окна для морской техники / Другая спортивная мебель Сторонние малярыПанелиМагазин / Торговое оборудованиеДвери из массива дереваЛестницы / Поручни / Перила / ПодоконникиСтолы и стульяДеревянная промышленностьМягкая мебельОкна / Мансардные окна / Зимние садыДеревянные дома
Процент Выберите ИнтересПродуктПосле продажиЗапчастиДругое
Сообщение
Информационный бюллетень — подпишитесь, чтобы получать последние новости
Я согласен с Политикой конфиденциальности.
Отправить
Коммерческая флип-шина TF-100 Fitness, вес: 180 кг,
Коммерческая флип-шина TF-100 Fitness, вес: 180 кг, | ID: 23095134888Спецификация продукта
| Марка | Energie Fitness | ||||||
| Название / номер модели | TF-100 | ||||||
| Вес | 180 кг | 908 | Черный | ||||
| Страна происхождения | Сделано в Индии |
Заинтересовал этот товар? Получите последнюю цену у продавца
Связаться с продавцом
Изображение продукта
О компании
Год основания2019
Юридический статус Фирмы Физическое лицо — Собственник
Характер бизнеса Оптовый торговец
Количество сотрудников До 10 человек
Годовой оборот руп.1-2 крор
Участник IndiaMART с ноября 2018 г.
GST36EOPPM0211A1ZF
Видео компании
Вернуться к началу 1 Есть потребность?
Получите лучшую цену
Есть потребность?
Получите лучшую цену
Чехлы для лодок — iboats.com
iboats.com — лучший способ найти подходящее покрытие для вашей лодки!
Добро пожаловать на iboats.com, крупнейший интернет-магазин чехлов для лодок и PWC. Фактически, у нас есть более 95 000 крышек для почти 600 производителей лодок, охватывающих модели с 1955 года по настоящее время. Наши качественные чехлы изготавливаются на заказ для вашей лодки из тканей морского класса, таких как парусина, полиэстер и Sunbrella®. Мы предлагаем большой выбор цветовых вариантов и тканей для удовлетворения ваших потребностей, включая чехлы для хранения, швартовки или буксировки.Выберите один из наших чехлов на заказ, с рисунком и индивидуальным дизайном в соответствии с маркой и моделью вашей лодки, или из наших полу-нестандартных чехлов, которые созданы для вашего конкретного стиля лодки или PWC. Наши доступные чехлы для лодок и недорогие чехлы PWC обеспечивают исключительную защиту от непогоды и стильный внешний вид, который вам нужен.
Самая обширная коллекция выкроек крышек и моделей лодок, которую можно найти где-либо.
Кроме того, мы добавляем еще 100 штук каждый месяц. Наш CoverFinder быстро поможет вам подобрать подходящую скидку для вашей модели лодки.Мы сотрудничаем с ведущими производителями обложек: Карвер, Вестленд, Ткань Shoretex, Тейлор Мейд и Attwood, чтобы предоставить вам лучшие в отрасли гарантии, качество изготовления и непревзойденная производительность в долговечном чехле.Тысячи яхтсменов стали нашими постоянными клиентами благодаря неоспоримому качеству и долговечности наших чехлов. Наша репутация основана на честных и качественных продуктах семейного бизнеса.
Покупайте с уверенностью на iboats.com.
Наша дружелюбная служба поддержки клиентов готова ответить на любой ваш вопрос о покрытии лодки.Мы также предлагаем широкий выбор качественных аксессуаров, включая крепления, системы поддержки, вентиляционные отверстия, столбы, комплекты усиления, сумки для хранения и т. Д. чтобы продлить срок службы вашего чехла, обеспечить простоту использования и защитить ваше подвижное покрытие.И, как всегда, iboats.com предлагает быструю бесплатную доставку всех лодок прямо к вам.
TFmini Plus (ToF) Датчик дальности лазера
TFmini Plus — большое улучшение по сравнению с оригинальным TFmini. Это небольшой одноточечный датчик дальности с уникальными оптическими и электрическими алгоритмами, который может выполнять точное и быстрое измерение расстояния, а также поддерживать стабильную и высокочувствительную работу.TFmini Plus основан на TOF, а именно на принципе времени полета. В частности, продукт периодически излучает модуляционную волну ближнего инфракрасного излучения, которая будет отражаться после контакта с объектом. Продукт получает время полета, измеряя разность фаз в оба конца, а затем вычисляет относительный диапазон между продуктом и объектом обнаружения.
Унаследованные от TFmini символы низкой стоимости, небольшого размера и низкого энергопотребления, TFmini Plus значительно улучшил всю свою производительность — увеличив частоту кадров со 100 Гц до 1000 Гц, уменьшив слепую зону до 10 см, повысив точность и стабильность.Более того, TFmini Plus представляет корпуса со степенью защиты IP65, которые могут эффективно предотвращать попадание воды и пыли, что также делает продукт более адаптируемым к наружному освещению или окружающей среде с различными температурами и отражательной способностью. Датчик может обеспечить гораздо меньшее энергопотребление и более гибкую частоту обнаружения. Он совместим с коммуникациями UART и I2C (отправка команды на переключение) и использует стандартный источник питания 5 В. Средняя мощность 0,55Вт.
Этот датчик хорошо работает со всеми видами контроллеров Arduino.Его можно легко интегрировать в систему при использовании с библиотекой Arduino, разработанной DFRobot.
Габаритные размеры
1. Обслуживание этого продукта должно выполняться профессиональным техником, и продукт может работать только с заводскими запасными частями для обеспечения производительности и безопасности.
2. Этот продукт не имеет защиты от полярности и перенапряжения. Правильно подключите и подайте питание, как описано в этом руководстве.
3. Рабочая температура этого продукта составляет от -20 ℃ до 60 ℃.Не используйте его за пределами этого температурного диапазона, чтобы предотвратить неисправность.
4. Температура хранения этого продукта от -20 ℃ до 75 ℃. Не храните его за пределами этого температурного диапазона, чтобы предотвратить неисправность.
5. Для обеспечения работоспособности продукта не открывайте корпус продукта для выполнения каких-либо регулировок или технического обслуживания в соответствии с инструкциями.
6. Обнаружение объекта с высокой отражающей способностью, такого как зеркало или гладкая напольная плитка, может привести к неисправности системы.