¿Cómo distribuir los días de entrenamiento?

¿Cómo distribuir los días de entrenamiento?

Tensorflow entrena múltiples modelos en paralelo

Por supuesto, puedes construir músculo con un programa de entrenamiento de tres días a la semana. Puedes hacerlo muy bien con una división de cuatro días. Pero tú quieres más. Te encanta el gimnasio y quieres estar allí casi todos los días si puedes, marcando tu físico pieza a pieza.

Cuando sólo entrenas 3 ó 4 días a la semana o con divisiones de cuerpo completo o superior/inferior, normalmente no puedes hacer 4 ó 5 ejercicios para cada grupo muscular, a menos que tengas todo el día para pasar en el gimnasio. Sin embargo, seguir una división de cinco días te permite combinar varios ejercicios para explotar tus grupos musculares objetivo desde una variedad de ángulos.

Con un solo grupo muscular (o un grupo muscular principal y un grupo secundario más pequeño) para entrenar en un día determinado, el volumen extra causa un mayor daño a las fibras musculares. Así, mientras que un levantador de tres veces a la semana que hace sólo un puñado de series para un grupo muscular determinado requiere sólo un día o dos para la recuperación, un levantador de cinco días incurre en un grado mucho mayor de daño muscular que requiere significativamente más. Recuerde que el entrenamiento en sí es lo que inicia el daño muscular; la reparación y el crecimiento reales se producen durante la recuperación

¿Cuáles son las pautas para ser activo cada semana?

Realice al menos 150 minutos de actividad aeróbica moderada o 75 minutos de actividad aeróbica vigorosa a la semana, o una combinación de actividad moderada y vigorosa. Las directrices sugieren que se distribuya este ejercicio a lo largo de la semana.

¿Por qué asignamos el tiempo?

La distribución del tiempo ayuda a organizar el trabajo, a gestionar eficazmente las tareas, los proyectos y las actividades personales. Es una de las formas más sencillas de aumentar la productividad y estar siempre al tanto del trabajo. Si no tienes tiempo para leer…

¿Puedes entrenar 7 días a la semana?

Sí, un programa de cardio 7 días a la semana para la pérdida de grasa puede ayudarle a perder peso. Sin embargo, depende de la intensidad de los entrenamientos. Sorprendentemente, un estudio publicado en el American Physiological Society Journal demostró que un programa de cardio diario con entrenamientos de menor intensidad era más eficaz que los entrenamientos de alta intensidad.

Tensorflow multi gpu

Para preparar a su equipo para las exigentes demandas de un partido, la carga del partido debe ser la base de su programa de entrenamiento. Como hemos visto en el último blog, la carga semanal óptima para un equipo puede determinarse en función de la carga de los partidos. La pregunta importante es: ¿cómo debe distribuirse esta carga en las diferentes sesiones a lo largo de la semana? ¿Debe distribuirse la carga de manera uniforme en las diferentes sesiones de la semana? ¿O debe variar la carga de la sesión a lo largo de la semana? En este blog, explicaremos cómo se puede determinar la carga óptima para cada sesión individual de la semana.

Como ya hemos explicado en un blog anterior, un programa de entrenamiento semanal debería seguir un patrón de onda. Esto significa que los dos primeros días después de un partido, la carga de la sesión de entrenamiento será baja: el enfoque es la recuperación. Luego, 3 o 4 días antes del siguiente partido, se planificará una sesión de entrenamiento condicional. Después, la carga de los últimos 2 días antes de un partido vuelve a bajar para asegurarse de que los jugadores están en forma y frescos antes del comienzo del siguiente partido.

¿Es demasiado entrenar 6 días a la semana?

No es necesario pasar tanto tiempo levantando pesas para ver resultados como crees. Una sesión de dos horas de pesas seis días a la semana puede parecer una rutina adecuada y dedicada, pero es demasiado para la mayoría de la gente.

¿Se puede entrenar 7 días a la semana?

Sin embargo, nuestro impulso de utilizar una frecuencia de entrenamiento más alta no es erróneo. Lo es la forma en que lo hacemos. De hecho, puedes entrenar los mismos grupos musculares -y entrenarlos con fuerza- tres, cinco o hasta siete días a la semana si lo deseas. Y si lo haces, puedes conseguir las mejores ganancias de músculo y fuerza de tu vida.

¿Es eficaz una división de 5 días?

La división en 5 días es la rutina de entrenamiento de fuerza más eficaz que puedes practicar, ya que se centra en grupos musculares individuales en días diferentes para dar a tu cuerpo tiempo para recuperarse antes de volver a atacar ese mismo músculo la semana siguiente. Puedes ejercitarte con pesas libres, bandas de botín, peso corporal o máquinas de pesas.

Documentación de Horovod

La biblioteca de paralelismo de datos de SageMaker proporciona algoritmos de comunicación que están diseñados para utilizar completamente la red y la infraestructura de AWS para lograr una eficiencia de escalado casi lineal. Por ejemplo, BERT en instancias p3dn.24xlarge logra una eficiencia de escalado del 90% usando SageMaker, una mejora del 26% sobre el mismo modelo usando Horovod.

SageMaker proporciona optimizaciones de paralelismo de datos a través de las mismas APIs que ya son comunes para el entrenamiento distribuido, por lo que no es necesario aprender una nueva biblioteca. Para habilitar el paralelismo de datos, puede utilizar la API DistributedDataParallel (DDP) para PyTorch y la API Horovod para TensorFlow.

Para la detección de objetos, el tiempo de entrenamiento del modelo es a menudo un cuello de botella, que ralentiza a los equipos de ciencia de datos mientras esperan varios días o semanas para obtener resultados. Por ejemplo, los modelos de detección de objetos de vehículos autónomos necesitan entrenarse en miles de gigabytes de datos para mejorar la percepción del vehículo.  La biblioteca de paralelismo de datos de SageMaker puede ayudar a los equipos de ciencia de datos a dividir eficazmente los datos de entrenamiento y escalar rápidamente a cientos o incluso miles de GPU, reduciendo el tiempo de entrenamiento de días a minutos.

¿Cómo se entrena 5 días a la semana?

Si quieres entrenar cinco días a la semana y estás trabajando tanto la fuerza como la condición física cardiovascular, intenta tres días de entrenamiento de fuerza, dos días de cardio y dos días de descanso activo. Si quieres entrenar cuatro días a la semana, piensa en tus objetivos: Si quieres añadir músculo, suprime un día de cardio.

¿Qué división del entrenamiento es la mejor?

La división de empuje/tracción/piernas es probablemente la división de entrenamiento más eficiente que existe porque todos los grupos musculares relacionados se entrenan juntos en el mismo entrenamiento. Esto significa que obtienes la máxima superposición de movimientos dentro del mismo entrenamiento, y los grupos musculares que se entrenan obtienen un beneficio general de esta superposición.

¿Cuál es el mejor split para los principiantes?

Entonces, ¿cuál es la mejor división de entrenamiento para un principiante? Una de las más eficaces es la división de todo el cuerpo. (La clave es seguir utilizando la división adecuada a medida que se progresa de principiante a avanzado.

Horovod pytorch

A medida que muchas organizaciones comienzan a adoptar la IA en sus negocios, el deseo de entrenar más rápidamente los modelos no hará más que crecer. Es entonces cuando se hace evidente el potencial de la aceleración, concretamente de las GPU. Las GPU ofrecen la posibilidad de entrenar los modelos de aprendizaje profundo más rápidamente, a veces por órdenes de magnitud, en comparación con la computación no acelerada.

El conjunto de datos contiene unas 112.000 imágenes de radiografía frontal de tórax, cada una de ellas etiquetada con una o más de las catorce patologías torácicas. El conjunto de datos está muy desequilibrado, ya que más de la mitad de las imágenes del conjunto de datos no tienen ninguna patología listada.

El objetivo del entrenamiento de CheXNet no es sólo el entrenamiento en sí. Queremos acelerar el proceso de entrenamiento de días a horas y eso puede hacerse con un entrenamiento distribuido. Hemos descubierto que el entrenamiento en una sola CPU puede llevar varios días. Para este proyecto, utilizamos horovod para realizar un entrenamiento distribuido en múltiples GPUs. Horovod utiliza MPI para la comunicación.

El documento CheXNet de Stanford propuso utilizar la capa 121 denseNet ya que mejoran el flujo de información y los gradientes a través de la red, lo que hace que la optimización de las redes muy profundas sea manejable. La capa totalmente conectada se sustituye por una que tiene una sola entrada a la que se aplica una no linealidad sigmoide. Los pesos se inicializan con los de un modelo preentrenado en ImageNet. La red se entrena con el optimizador Adam, con un tamaño de lote de 16 unidades. La tasa de aprendizaje se inicia en 0,001 y se reduce en un factor de 10 cada vez que la pérdida de validación se estabiliza después de una época. Se elige el modelo con menor pérdida de validación.