Образцовый огород: Образцовый огород своими руками: 53 примера для восхищения

Образцовые грядки: секреты мастерства от знатоков | Огород | Дача

23.09.2016 00:08

Елена Поплева

Примерное время чтения: 6 минут

17624

АиФ на Даче №17. С грядки — на подоконник: огород переезжает в город 14/09/2016

В конце июля мы побывали на замечательном участке с ухоженными овощными растениями и богатым урожаем на подходе. Возделываются они профессионалами агрофирмы «Поиск». Мы попросили их поделиться секретами мастерства.

Секрет № 1: томаты на улице

Чтобы к началу августа примерно 30% помидоров уже созрело в открытом грунте, нужно вовремя высадить в грунт рассаду хорошего качества, уверяет Татьяна Терешонкова, селекционер. Идеальные сроки – с 25 мая до 10 июня. Соответственно необходимо не промахнуться с моментом посева. Так как рассада к моменту посадки должна быть 40–50‑дневной, то в нашей полосе семена нужно сеять не раньше 5–10 апреля: тогда нам не придётся к моменту посадки иметь дело с нечастными переростками, которые на новом месте долго страдают и болеют.

Очень важно досвечивать рассаду лампами хотя бы в первые 2 недели после всходов: это поможет получить коренастые, крепкие кустики, а не тощие былинки.

В открытом грунте нужно выращивать только самые ранние гибриды или сорта томатов. В описании таких помидоров обязательно указывается, что с момента всходов до созревания проходит не более 85–90 дней. Это гарантирует нам красные плоды к началу августа. Мы предпочитаем иметь дело с гибридами, потому что они намного устойчивее к болезням. Хотя некоторые сорта тоже можно использовать – например, Московию.

Фото: Из личного архива/ Татьяна Терешонкова

Проверенные гибриды

В Центральном регионе отлично показали себя Донской и Афродита — ультра ранние гибриды с крупными плодами. Ещё очень хороши черри (например, сорт Терек): к началу августа кусты в открытом грунте просто обсыпаны красными сладкими плодами.

Секрет № 2: образцовая капуста

Половина успеха при выращивании капусты зависит от начального периода её жизни, считает Галина Костенко, селекционер, кандидат с. -х. наук. А в этом году старт выдался трудным: сразу после посадки на капусту набросилась капустная моль, потом – капустная муха, за ними пришла крестоцветная блошка.

Оградить рассаду от атак вредителей в первые 10 дней после посадки можно следующим образом: за день до высадки в грунт обильно пролить её раствором Актары – 4 мл на 10 л воды. Рассада сразу после посадки ещё очень уязвима, но этот приём её спасает. Особенно при выращивании ранней капусты, которую высаживают в начале мая, когда вредителям ещё нечего есть. Если не обработать, они могут уничтожить растения.

После того как защитное действие препарата закончится, приходится снова использовать «химию». Но не каждый препарат в этой ситуации полезен – нужны такие, которые проникают в сок растения, например, Алатар, Фуфанон-Нова. Очень важно в раствор для обработки капусты добавлять прилипатель – средство для мытья посуды или мыло. Ведь листья у этой культуры покрыты восковым налётом, который отталкивает раствор и мешает поглощению препарата.

Многие любители пытаются защитить капусту от вредителей, накрывая грядку сеткой или тонким нетканым материалом. Такое укрытие действительно защищает растения от капустной белянки и совки, но против мелких насекомых – блошки, моли или мухи – не поможет.

Фото: Из личного архива/ Елена Поплева

Ранняя альтернатива

Вместо ранней белокочанной капусты для использования в салатах можно сажать пекинскую. Она созревает ещё раньше и ничем не хуже. Если пролить рассаду, как написано выше, крестоцветная блошка ей не страшна.

Секрет № 3: лук, который хранится

Магомедрасул Ибра­гимбеков, селекционер лука, предупреждает о том, что к хранению пригодны только вызревшие до конца луковицы. Поэтому очень важно вовремя убрать урожай и правильно довести его до кондиции. Когда на грядке полегает 70–80% пера – это сигнал, что пошёл процесс оттока питательных веществ из листьев в луковицы. Значит, лук пора выдернуть и, если позволяет погода, оставить на грядке. В дождь его надо положить под крышу или под навес, чтобы не намок. Так или иначе, лук должен высохнуть до такого состояния, чтобы шейка стала тонкой-тонкой. После этого перо можно обрезать, оставляя 5–8 см. Распространённая ошибка – «обкорнать» шейку очень коротко, до 1–2 см. Так делать нельзя! В луковицу проникнет инфекция – и она быстро испортится.

Фото: Из личного архива/ Елена Поплева

Лук не болеет

В этом сезоне было сыро, и наш лук всё время атаковал пероноспороз. Нам пришлось сделать 4 или 5 обработок против этого заболевания! Конечно, для обработки мы не ждём, когда растения окажутся на грани гибели от болезни, а начинаем с профилактики. При необходимости опрыскивания повторяем каждые 10 дней (конечно, когда урожай ещё не на подходе).

грядкикапустатоматылук

Следующий материал

Также вам может быть интересно

• Совет читателя: как не пропустить ни один огурец на грядке?
• Когда надо убирать лук с грядки на зиму?
• Осенний редис.
  Почему выращивать корнеплод лучше в сентябре
• Серьезные мелочи
• Овощи тоже устают?

Новости СМИ2

новости, удобрение, огород, урожай, сад и огород

Новости Беларуси / Сад и Огород

Белновости

16.02.2022 11:45

[email protected]

 

Даже дикий луг, где кроме сорняков никогда ничего не росло, можно превратить в образцовый огород.

Дачи тоже часто продают с заросшими участками и нет никаких проблем привести их в порядок.

Наиболее эффективны в этом плане два способа – использование укрывных материалов и посев сидератов. Рассмотрим каждый из них.

Укрывные материалы

Можно подготовить участок к следующему сезону с помощью укрывных материалов. 

Фото: © Белновости

Огород можно накрыть черной тканью и оставить на все лето.

Сорняки за лето погибнут, осенью огород вспахивают и укрывают уже гофрированным картоном, присыпают его землей.

Первые овощи можно высаживать в такую почву, к следующему сезону картон разложится, и почва станет полностью плодородной и пригодной для выращивания всех культур.

Посев сидератов

Сидераты – это «палочка-выручалочка» для дачников, когда нужно повысить плодородность почвы.

На покрытом дерном участке можно высадить любые сидераты, чтобы насытить почву азотом и другими полезными микроэлементами.

Сидераты делают любую почву богатой и плодородной.

Высаживают сидераты весной, на зиму скашивают и оставляют перегнивать на участке.

Весной огород перепахивают, и тогда уже можно высаживать культуры.

Некоторые дачники сажают сидераты несколько раз за лето, перепахивают огород мотокультиватором и снова сеют их, чтобы сделать почву как можно больше плодородной.

Надо сказать, что метод действительно эффективный. Сидераты сажают даже тогда, когда нужно обогатить почву, если на одних грядках несколько лет подряд выращивали одни и те же культуры.

Автор: Светлана Протас

• удобрение
• огород
• урожай

 

---

Последние новости

Кулинария

25.10.2022

Почему в духовке не поднимается слоеное тесто: досадная ошибка хозяек

Полезные советы

25.10.2022

Как кондиционер для белья помогает реже убираться в доме: хитрость продвинутых хозяек

Полезные советы

25.10.2022

Названы 7 продуктов, которые не стоит покупать в замороженном виде

Политика

25. 10.2022

Президент Швейцарии заявил, что страна не будет поставлять оружие Украине

Главные новости

Сад и Огород

25.10.2022

Орхидея зачахнет и погибнет, если не прекратите делать одно и то же раз за разом

Сад и Огород

25.10.2022

Что сделать со смородиной с приближением ноября, чтобы получить крупные ягоды в будущем: универсальный совет для всех сортов

Сад и Огород

25.10.2022

Как подготовить ремонтантную малину к зиме: 4 обязательных действия

Сад и Огород

25.10.2022

Нужно ли мыть капусту перед закваской, чтобы хрустела и не горчила: о чем не догадываются хозяйки

Новости сегодня

25.10.2022

Обязательная подкормка для яблони в октябре-ноябре: простой способ увеличить урожайность в 2 раза

25.10.2022

Что сделать с фиалкой, чтобы она цвела «шапочкой»: простые советы от знающих цветоводов

25. 10.2022

Ситуация с евро резко изменилась: вот как завершились валютные торги 25 октября в Беларуси

25.10.2022

Как правильно заваривать имбирный чай: способствует похудению и снижению аппетита

Все новости

Обзор модели

Garden | TensorFlow Core

TensorFlow Model Garden предоставляет реализации многих современных модели машинного обучения (ML) для зрения и обработки естественного языка (NLP), а также инструменты рабочего процесса, позволяющие быстро настраивать и запускать эти модели на стандартные наборы данных. Если вы ищете эталон производительности для известной модели, проверить результаты недавно опубликованных исследований или расширить существующих моделей, Model Garden может помочь вам в проведении исследований в области машинного обучения и заявки вперед.

Модельный сад включает следующие ресурсы для машинного обучения разработчики:

• Официальные модели для зрения и НЛП, поддерживаемые Google инженеры
• Исследовательские модели , опубликованные как часть исследовательских работ по машинному обучению
• Структура обучающего эксперимента для быстрых, декларативная обучающая конфигурация официальных моделей
• Специализированные операции машинного обучения для зрения и естественного языка обработка (НЛП)
• Тренировочный цикл модели Управление с помощью Orbit

Эти ресурсы предназначены для использования с платформой TensorFlow Core и интегрируйтесь с вашими существующими проектами разработки TensorFlow.

Модель Садовые ресурсы также предоставляются под открытым исходная лицензия, поэтому вы можете свободно расширять и распространять модели и инструменты.

Практические модели машинного обучения требуют больших вычислительных ресурсов для обучения и запуска и могут требуются ускорители, такие как графические процессоры (GPU) и Tensor Процессорные блоки (TPU). Большинство моделей в Модельном саду обучались на большие наборы данных с использованием TPU. Однако вы также можете обучать и запускать эти модели на Процессоры GPU и CPU.

Модели Model Garden

Модели машинного обучения в Model Garden включают полный код, поэтому вы можете тестировать, обучать или переучивать их для исследований и экспериментов. Образцовый сад включает две основные категории моделей: официальные модели , и исследовательские модели . модели

.

Официальные модели

Официальные модели репозиторий представляет собой набор современных моделей с акцентом на зрение и обработка естественного языка (НЛП). Эти модели реализованы с использованием текущей высокоуровневой версии TensorFlow 2.x. API. Библиотеки моделей в этом репозитории оптимизированы для быстрой работы и активно поддерживается инженерами Google. Официальные модели включают дополнительные метаданные, которые можно использовать для быстрой настройки экспериментов с помощью Model Garden. рамки обучающего эксперимента.

Исследовательские модели

Исследовательские модели репозиторий — это коллекция моделей, опубликованных в виде ресурсов кода для исследований. документы. Эти модели реализованы с использованием как TensorFlow 1.x, так и 2.x. Модель библиотеки в папке исследования поддерживаются владельцами кода и исследовательское сообщество.

Каркас для тренировочного эксперимента

Каркас для тренировочного эксперимента Model Garden позволяет быстро собрать и проводить обучающие эксперименты, используя свои официальные модели и стандартные наборы данных. инфраструктура обучения использует дополнительные метаданные, включенные в модельный сад. официальные модели, позволяющие быстро настраивать модели с помощью декларативного модель программирования. Вы можете определить обучающий эксперимент с помощью команд Python в библиотека моделей TensorFlow или настройте обучение, используя файл конфигурации YAML, например этот пример.

Учебная структура использует tfm.core.base_trainer.ExperimentConfig в качестве объекта конфигурации, который содержит следующие элементы верхнего уровня объекты конфигурации:

• среда выполнения : Определяет оборудование для обработки, стратегию распространения и другие оптимизация производительности
• задача : Определяет модель, обучающие данные, потери и инициализацию
• трейнер : Определяет оптимизатор, циклы обучения, циклы оценки, сводки и КПП

Полный пример с использованием структуры обучающего эксперимента Model Garden: см. Классификация изображений с помощью Model Garden руководство. Информацию о структуре обучающего эксперимента см. Документация по API моделей TensorFlow. Если вы ищете решение для управления циклами обучения для вашей модели тренировочные эксперименты, проверьте Orbit.

Специализированные операции машинного обучения

Модельный сад содержит множество специально разработанных операций видения и НЛП. для выполнения современных моделей, которые эффективно работают на GPU и TPU. Обзор документы API библиотеки TensorFlow Models Vision для списка специализированных операции. Обзор Документы TensorFlow Models NLP Library API для списка NLP операции. Эти библиотеки также включают дополнительные служебные функции, используемые для видения и данных НЛП. обработка, обучение и выполнение модели.

Циклы обучения с помощью Orbit

Инструмент Orbit представляет собой гибкую и легкую библиотеку, предназначенную для упрощения писать пользовательские циклы обучения в TensorFlow 2. x и хорошо работать с моделью Схема обучающего эксперимента в саду. Орбитальные ручки общие задачи обучения модели, такие как сохранение контрольных точек, запуск модели оценки и подготовка итогового письма. Он легко интегрируется с tf.distribute и поддерживает работу на разных типах устройств, включая CPU, Аппаратное обеспечение GPU и TPU. Инструмент Орбита также открыт источник, так что вы может расширяться и адаптироваться к вашим потребностям в обучении модели.

Обычно вы обучаете модели TensorFlow, написав индивидуальный цикл обучения, или используя высокоуровневый Keras Модель.фит функция. Для простых моделей вы можете определить собственный цикл обучения и управлять им. с низкоуровневыми методами TensorFlow, такими как tf.GradientTape или tf.function . В качестве альтернативы можно использовать высокоуровневый Keras Model. fit .

Однако, если ваша модель сложна и цикл обучения требует большей гибкости управления или настройки, то вам следует использовать Orbit. Вы можете определить большую часть тренировочный цикл на орбита.AbstractTrainer или орбита.Класс StandardTrainer . Узнайте больше об инструменте Орбита в Документация API Орбиты.

Примечание: Вы можете использовать Keras API, чтобы делать то, что делает Orbit, но вы должны переопределить функцию TensorFlow train_step или использовать обратные вызовы, такие как ModelCheckpoint или Тензорборд. Для получения дополнительной информации об изменении поведения train_step , проверить Настройте то, что происходит в Model.fit страница.

Представляем Model Garden для TensorFlow 2 — Блог TensorFlow

The Model Garden призван продемонстрировать передовой опыт моделирования, чтобы пользователи TensorFlow могли получить полную информацию…

Ядро TensorFlow ·

Знакомство с Model Garden для TensorFlow 2

Авторы: Jaeyoun Kim, руководитель технической программы, и Jing Li, инженер-программист

централизованное место для поиска примеров кода для современных моделей и повторно используемых библиотек моделирования для TensorFlow 2.

The Model Garden призван продемонстрировать передовой опыт моделирования, чтобы пользователи TensorFlow могли в полной мере использовать недавний TensorFlow 2 для своих исследований и разработки продуктов. TensorFlow Hub продолжит играть роль репозитория, где люди смогут легко искать готовые к использованию предварительно обученные модели. Мы планируем сделать более современные модели из Model Garden доступными в TensorFlow Hub, а страницы TensorFlow Hub будут ссылаться на реализации моделей в Model Garden.

Сначала мы предоставляем несколько новых примеров кода для распределенного обучения решению задач компьютерного зрения и обработки естественного языка. Примеры кода в официальном репозитории Model Garden будут поддерживаться командой TensorFlow, чтобы обновлять их с помощью последних API-интерфейсов TensorFlow 2.

Model Garden можно легко установить с помощью PIP ( pip install tf-models-nightly ). Пользователи TensorFlow 2 могут сразу приступить к работе с примерами кода, чтобы изучить передовой опыт обучения моделей на GPU и TPU.

Многие модели в Модельном саду можно обучать распределенным способом. В TensorFlow 2 вы можете распределять учебные рабочие нагрузки на конфигурации с одним хостом/мульти ускорителем, а также на конфигурации с несколькими хостами/мульти ускорителями, используя API стратегии распределения. Вот некоторые распространенные стратегии распространения для построения модели, которые мы кратко объясним в этом блоге. Посетите TensorFlow.org, чтобы найти список стратегий распространения, доступных для TensorFlow 2.

• MirroredStrategy — для нескольких графических процессоров (если графические процессоры не найдены, используется ЦП)
  
• MultiWorkerMirroredStrategy — для нескольких хостов, каждый из которых имеет несколько графических процессоров
  
• TPUStrategy — для нескольких TPU или нескольких хостов TPU
  

В следующих двух разделах (Компьютерное зрение и Обработка естественного языка) рассматриваются примеры, показывающие, как использовать распределенное обучение.

Компьютерное зрение

Классификация изображений с помощью ResNet

Модель ResNet может классифицировать основной объект на изображении по 1000 категорий объектов (например, автомобиль, футбольный мяч, настольная лампа и т. д.). В Model Garden представлен пример, показывающий, как обучать ResNet на GPU и TPU. Модель написана на чистом API-интерфейсе TensorFlow 2, который удобен для пользователя и использует объектно-ориентированный стиль.

Распределенное обучение на нескольких графических процессорах

Вы можете обучить модель на нескольких графических процессорах с помощью API tf.distribute.MirroredStrategy . Вот пример обучения модели с данными ImageNet с использованием двух графических процессоров. classifier_trainer.py — это новая унифицированная платформа для обучения моделей классификации изображений с использованием высокоуровневого API TensorFlow для построения и обучения моделей глубокого обучения (методы компиляции и подгонки Keras).

 $ python3 classifier_trainer.py \
    --mode=train_and_eval \
    --model_type=ресет \
    --dataset=imagenet \
    --model_dir=$MODEL_DIR \
    --data_dir=$DATA_DIR \
    --config_file=configs/examples/resnet/imagenet/gpu.yaml \
    --params_override="runtime.num_gpus=2" 

Вам необходимо указать количество графических процессоров (например, --params_override="runtime.num_gpus=2" ) для запуска синхронного распределенного обучения на нескольких графических процессорах в одном один хост GPU. Вам также необходимо найти оптимальные значения для размера пакета, количества эпох и количества шагов обучения по мере масштабирования обучения с использованием большего количества графических процессоров. Примеры этих значений в наборе данных ImageNet можно найти в файле конфигурации (configs/examples/resnet/imagenet/gpu.yaml). Для настройки гиперпараметров вам может быть интересно проверить Keras Tuner.

Распределенное обучение на нескольких хостах GPU

Для распределенного обучения между несколькими GPU на нескольких хостах GPU вам потребуется настроить переменную среды TF_CONFIG на каждом хосте GPU, чтобы указать, какие задачи составляют кластер, их адреса и роль каждой задачи. в кластере. Вот типичный пример TF_CONFIG для первого хоста GPU, назначенного главным рабочим:

 os.environ["TF_CONFIG"] = json.dumps({
    "кластер": {
        "рабочий": ["хост1:порт", "хост2:порт", "хост3:порт"]
    },
   "задача": {"тип": "рабочий", "индекс": 0}}) 

В этом примере «рабочая» часть настраивает три хоста GPU (host1, host2 и host3) для запуска обучения с использованием MultiWorkerMirroredStrategy. Часть «задача» определяет роль текущей задачи в кластере. Для главного воркера, который берет на себя немного больше ответственности (например, сохранение контрольной точки), нужно установить тип задачи «воркер» и индекс задачи 0. MultiWorkerMirroredStrategy будет автоматически использовать все доступные графические процессоры на каждом хосте.

Распределенное обучение на облачных TPU

TensorFlow 2 упрощает распространение и обучение моделей на различных аппаратных конфигурациях без изменения определения модели. Пользователи могут обучать модель ResNet на облачных TPU, используя tf.distribute.TPUStrategy . Вы можете использовать ту же платформу (classifier_trainer.py) для обучения модели с помощью облачных TPU. Вам просто нужно использовать другой файл конфигурации YAML для TPU и установить --tpu=$TPU_NAME , где $TPU_NAME — это имя вашего экземпляра TPU в облачной консоли. См. файл конфигурации TPU (configs/examples/resnet/imagenet/tpu.yaml).

 $ python3 classifier_trainer.py \
    --mode=train_and_eval \
    --model_type=ресет \
    --dataset=imagenet \
    --tpu=$TPU_NAME \
    --model_dir=$MODEL_DIR \
    --data_dir=$DATA_DIR \
    --config_file=configs/examples/resnet/imagenet/tpu.yaml 

Для тех, кто хочет иметь свои собственные циклы обучения, а не использовать высокоуровневый API TensorFlow для создания и обучения моделей глубокого обучения, ознакомьтесь с пользовательскими учебными пособиями.

Обработка естественного языка (NLP)

Давайте перейдем к нашему следующему примеру для НЛП. Модельный сад содержит реализации TensorFlow 2 для моделей BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов) и вариантов BERT (например, ALBERT). Здесь мы продемонстрируем наши лучшие методы обучения модели TensorFlow 2 BERT на GPU и TPU.

Классификация предложений и пар предложений с использованием BERT

Классификация предложений и пар предложений Задача состоит в том, чтобы классифицировать данную пару предложений как перефразированные или не перефразированные. Вот пример тонкой настройки модели BERT-LARGE с использованием нескольких графических процессоров на Google Cloud Platform. В этой задаче используется корпус Microsoft Research Paraphrase Corpus (MRPC), который содержит 5801 пару предложений вместе с человеческими аннотациями, указывающими, отражает ли каждая пара отношения парафраз/семантическая эквивалентность.

 экспорт BERT_BASE_DIR=gs://cloud-tpu-checkpoints/bert/keras_bert/uncased_L-24_H-1024_A-16
экспорт MODEL_DIR=gs://some_bucket/my_output_dir
экспорт GLUE_DIR=gs://some_bucket/наборы данных
экспорт TASK=MRPC
 
python3 run_classifier. py \
  --mode='train_and_eval' \
  --input_meta_data_path=${GLUE_DIR}/${TASK}_meta_data \
  --train_data_path=${GLUE_DIR}/${TASK}_train.tf_record \
  --eval_data_path=${GLUE_DIR}/${TASK}_eval.tf_record \
  --bert_config_file=${BERT_BASE_DIR}/bert_config.json \
  --init_checkpoint=${BERT_BASE_DIR}/bert_model.ckpt \
  --train_batch_size=4 \
  --eval_batch_size=4 \
  --steps_per_loop=1 \
  --learning_rate=2e-5 \
  --num_train_epochs=3 \
  --model_dir=${MODEL_DIR} \
  --distribution_strategy=зеркальный 

Подобно обучению TPU для модели ResNet, пользователи могут легко переключиться на TPU для распределенного обучения, изменив тип стратегии распространения на tpu с информацией о TPU, как показано в следующем примере.

 --distribution_strategy=tpu
--tpu=grpc://${TPU_IP_ADDRESS}:8470 

Если вы хотите использовать предварительно обученную SavedModel, предоставленную TensorFlow Hub, просто замените init_checkpoint FLAG на hub_module_url FLAG, чтобы указать модуль TensorFlow Hub. дорожка.

 --hub_module_url=https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-24_H-1024_A-16/1 

Следующие шаги

Пожалуйста, посетите репозиторий Model Garden, чтобы найти примеры кодов, которые мы представили в этой статье.

В ближайшие месяцы мы предоставим более современные канонические модели и примеры кода для создания собственных моделей. Мы хотели бы призвать исследователей и разработчиков ИИ использовать Model Garden при создании своих моделей.

Мы также приветствуем вклады в репозиторий, которые принесут пользу всему сообществу TensorFlow. Если вам нужна помощь, свяжитесь с нами на GitHub.

Следующий пост

Ядро TensorFlow ·

Знакомство с Model Garden для TensorFlow 2

31 марта 2020 г. — Авторы: Jaeyun Kim, руководитель технической программы, и Jing Li, инженер-программист
Мы хотели бы представить обновление Model Garden, которое предоставляет пользователям TensorFlow централизованное место для поиска примеров кода для современных моделей и многоразовые библиотеки моделирования для TensorFlow 2.