Metrics and summaries in TensorFlow 2

In this relatively short post, I’m going to show you how to deal with metrics and summaries in TensorFlow 2. Metrics, which can be used to monitor various important variables during the training of deep learning networks (such as accuracy or various losses), were somewhat unwieldy in TensorFlow 1.X. Thankfully in the new TensorFlow 2.0 they are much easier to use. Summary logging, for visualization of training in the TensorBoard interface, has also undergone some changes in TensorFlow 2 that I will be demonstrating. Please note – at time of writing, only the alpha version of TensorFlow 2 is available, but it is probably safe to assume that the syntax and forms demonstrated in this tutorial will remain the same in TensorFlow 2.0. To install the alpha version, use the following command:
pip install tensorflow==2.0.0-alpha0
In this tutorial, I’ll be using a generic MNIST Convolutional Neural Network example, but utilizing full TensorFlow 2 design paradigms. To learn more about CNNs, see this tutorial – to understand more about TensorFlow 2 paradigms, see this tutorial. All the code for this tutorial can be found as a Google Colaboratory file on my Github repository.

Eager to build deep learning systems? Get the book here

 

TensorFlow 2 metrics

Metrics in TensorFlow 2 can be found in the TensorFlow Keras distribution – tf.keras.metrics. Metrics, along with the rest of TensorFlow 2, are now computed in an Eager fashion. In TensorFlow 1.X, metrics were gathered and computed using the imperative declaration, tf.Session style. All that is required now is to declare the metrics as a Python variable, use the method update_state() to add a state to the metric, result() to summarize the metric, and finally reset_states() to reset all the states of the metric.  The code below shows a simple implementation of a Mean metric:
mean_metric = tf.keras.metrics.Mean()
mean_metric.update_state(2.0)
mean_metric.update_state(3.0)
mean_metric.update_state(4.0)
print(mean_metric.result().numpy())
This will print the average result -> 3.0. As can be observed, there is an internal memory for the metric, which can be appended to using update_state(). The Mean metric operation is executed when result() is called. Finally, to reset the memory of the metric, we can use reset_states() as follows:
mean_metric.reset_states()
print(mean_metric.result().numpy())
This will print the default response of an empty metric – 0.0.

TensorFlow 2 summaries

Metrics fit hand-in-glove with summaries in TensorFlow 2. In order to log summaries in TensorFlow 2, the developer uses the with Python context manager. First, one creates a summary_writer object like so:
summary_writer = tf.summary.create_file_writer('/log')
To log something to the summary writer, the developer must first enclose the “space” within your code which does the logging with a Python with statement. The logging looks like so:
with summary_writer.as_default():
  tf.summary.scalar('mean', mean_metric.result(), step=1)
The with context can surround the full training loop, or just the area of the code where you are storing the summaries. As can be observed, the logged scalar value is set by using the metric result() method. The step value needs to be provided to the summary – this allows TensorBoard to plot the variation of various values, images etc. between training steps. The step number can be tracked manually, but the easiest way is to use the iterations property of whatever optimizer you are using. This will be demonstrated in the example below.

TensorFlow 2 metrics and summaries – CNN example

In this example, I’ll show how to use metrics and summaries in the context of a CNN MNIST classification example. In this example, I’ll use a custom training loop, rather than a Keras fit loop. In the next section, I’ll show you how to implement custom metrics even within the Keras fit functionality. As usual for any machine learning task, the first step is to prepare the training and validation data. In this case, we’ll be using the prepackaged Keras MNIST dataset, then converting the numpy data arrays into a TensorFlow dataset (for more on TensorFlow datasets, see here and here). This looks like the following:
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
BATCH_SIZE=64
# first the training set
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(BATCH_SIZE).shuffle(10000)
train_dataset = train_dataset.map(lambda x, y: (tf.cast(x, tf.float32) / 255.0, y))
train_dataset = train_dataset.map(lambda x, y: (tf.expand_dims(x, -1) / 255.0, y))
train_dataset = train_dataset.repeat()
# now the validation set
valid_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(5000).shuffle(10000)
valid_dataset = valid_dataset.map(lambda x, y: (tf.cast(x, tf.float32) / 255.0, y))
valid_dataset = valid_dataset.map(lambda x, y: (tf.expand_dims(x, -1) / 255.0, y))
valid_dataset = valid_dataset.repeat()
In the lines above, some preprocessing is applied to the image data to normalize it (divide the pixel values by 255, make the tensors 4D for consumption into CNN layers). Next I define the CNN model, using the Keras sequential paradigm:
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, 2, 1, activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(2))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, 2, 1, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(2))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(10))
The model declaration above is all standard Keras – for more on the sequential model type of Keras, see here. Next, we create a custom training loop function in TensorFlow. It is now best practice to encapsulate core parts of your code in Python functions – this is so that the @tf.function decorator can be applied easily to the function. This signals to TensorFlow to perform Just In Time (JIT) compilation of the relevant code into a graph, which allows the performance benefits of a static graph as per TensorFlow 1.X. Otherwise, the code will execute eagerly, which is not a big deal, but if one is building production or performance dependent code it is better to decorate with @tf.function. Here’s the training loop and optimization/loss function definitions:
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
def train(ds_train, optimizer, loss_fn, model, num_batches, log_freq=10):
  avg_loss = tf.keras.metrics.Mean()
  avg_acc = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()
  batch_idx = 0
  for batch_idx, (images, labels) in enumerate(ds_train):
    images = tf.expand_dims(images, -1)
    with tf.GradientTape() as tape:
      logits = model(images)
      loss_value = loss_fn(labels, logits)
    grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
    avg_loss.update_state(loss_value)
    avg_acc.update_state(labels, logits)
    if batch_idx % log_freq == 0:
      print(f"Batch {batch_idx}, average loss is {avg_loss.result().numpy()}, average accuracy is {avg_acc.result().numpy()}")
      tf.summary.scalar('loss', avg_loss.result(), step=optimizer.iterations)
      tf.summary.scalar('acc', avg_acc.result(), step=optimizer.iterations)
      avg_loss.reset_states()
      avg_acc.reset_states()
    if batch_idx > num_batches:
      break
As can be observed, I have created two metrics for use in this training loop – avg_loss and avg_acc. These are Mean and SparseCategoricalAccuracy metrics, respectively. The Mean metric has been discussed previously. The SparseCategoricalAccuracy metric takes, as input, the training labels and logits (raw, unactivated outputs from your model). Because it is a sparse categorical accuracy measure, it can take the training labels in scalar integer form, rather than one-hot encoded label vectors. Calling result() on this metric will calculate the average accuracy of all the labels/logits pairs passed during the update_state() call – see line 15 above. Every log_freq number of batches, the results of the metrics are printed and also passed as summary scalars. After the metrics are logged in the summaries, their states are reset. You will notice that I have not provided a with context for these summaries – this is applied in the outer epoch loop is shown below:
num_epochs = 10
summary_writer = tf.summary.create_file_writer('./log/{}'.format(dt.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S")))
for i in range(num_epochs):
  print(f"Epoch {i + 1} of {num_epochs}")
  with summary_writer.as_default():
    train(train_dataset, optimizer, loss_fn, model, 10000//BATCH_SIZE)
As can be observed, the summary_writer.as_default() is supplied as context to the whole train function. So far so good. However, this is utilizing a “manual” TensorFlow training loop, which is no longer the easiest way to train in TensorFlow 2, given the tight Keras integration. In the next example, I’ll show you how to include run of the mill metrics in the Keras API, but also custom metrics.

TensorFlow 2 Keras metrics and summaries

To include normal metrics such as the accuracy in Keras is straight-forward – one supplies a list of metrics to be logged in the compile statement like so:
metric_model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(),
                     loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                     metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
However, if one wishes to log more complicated or custom metrics, it becomes difficult to see how to set this up in Keras. One easy way of doing so is by creating a custom Keras layer whose sole purpose is to add a metric to the model / training. In the example below, I have created a custom layer which adds the standard deviation of the kernel weights as a metric:
class MetricLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, layer_to_log):
    super(MetricLayer, self).__init__()
    self.layer_to_log = layer_to_log
    
  def call(self, input):
    self.add_metric(tf.keras.backend.std(self.layer_to_log.variables[0]),
                    name=f'std_of_{self.layer_to_log.name}_kernel',
                    aggregation='mean')
    return input
A few things to notice about the creation of the custom layer above. First, notice that the layer is defined as a Python class object which inherits from the keras.layers.Layer object. The only variable passed to the initialization of this custom class is the layer with the kernel weights which we wish to log. The call method tells Keras / TensorFlow what to do when the layer is called in a feed forward pass. In this case, the input is passed straight through to the output – it is, in essence, a dummy layer. However, you’ll notice within the call a metric is added. The value of the metric is the standard deviation of layer_to_log.variables[0]. For a CNN layer, the zero index [0] of the layer variables is the kernel weights. A name is provided to the metric for ease of viewing during training, and finally the aggregation method of the metric is specified – in this case, a ‘mean’ aggregation of the standard deviations. To include this layer, one can just add it as a sequential element in the Keras model. In the below I take the existing CNN model created in the previous example, and create a new model with the custom metric layer appended to the end:
metric_model = tf.keras.Sequential()
metric_model.add(model)
metric_model.add(MetricLayer(model.layers[0]))
As can be observed in the above, the first layer of the previous model is passed to the custom MetricLayer. Running the fit training method on this model will now generate both the SparseCategoricalAccuracy metric, along with the custom standard deviation from the first layer. To monitor in TensorBoard, one must also include the TensorBoard callback. All of this looks like the following:
metric_model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(),
                     loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                     metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])

callbacks = [
  # Write TensorBoard logs to `./logs` directory
  tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./log/{}'.format(dt.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S")), update_freq='batch')
]

metric_model.fit(train_dataset, steps_per_epoch=10000//BATCH_SIZE, epochs=5,
                 validation_data=valid_dataset, validation_steps=5,
                 callbacks=callbacks)
The code above will perform the training and ensure all the metrics (including the metric added in the custom metric layer) are output to TensorBoard via the TensorBoard callback. This concludes my quick introduction to metrics and summaries in TensorFlow 2. Watch out for future posts and updates of existing posts as the transition to TensorFlow 2 develops.  

Eager to build deep learning systems? Get the book here

 

19 thoughts on “Metrics and summaries in TensorFlow 2”

  1. https://old-coins.ru/sitemap.xml

    https://www.mir-hobbys.ru

    https://albom-monet.ru/sitemap.xml

    https://blog.katalogmonet.ru

    https://www.info.arhiv-museum.ru

    http://coins.odcollector.com.ua

    https://autobus.arhiv-history.ru/sitemap.xml

    https://kuedamuzei.ru

    https://albom-shop.ru/sitemap.xml

    http://shoskin.ru

    https://empire-coins.ru/sitemap.xml

    https://www.shop.lev-razumovsky.ru

    http://www.monety-cennye.ru

    https://www.rusmarki.ru

    http://www.ava-coins.ru

    https://mircoins.ru/sitemap.xml

    https://fti.arhiv-museum.ru/sitemap.xml

    https://numizmatika-shop.ru

    https://numizmatika-shop.ru

    http://www.parovoz.kollektion.ru

    http://munzen-hall.ru

    https://munzen-hall.ru

    https://www.mircoins.ru

    https://shop.odcollector.com.ua/sitemap.xml

    https://discont-coins.ru

    http://pomonetam.ru

    http://www.ivanovo.coinsforums.ru

    https://pryanik.arhiv-museum.ru

    http://albom-shop.ru

    https://christian-art.arhiv-museum.ru

    http://kazanskii-hram.arhiv-museum.ru

    http://www.vidnoe.urban-city.ru

    http://old-coins.ru

    https://numizmatika-shop.ru

    http://blog.katalogmonet.ru

    http://www.kazanskii-hram.arhiv-museum.ru

    http://postcrossing.odcollector.com.ua

    https://katalogmonet.ru

    https://www.alexcoins.ru

    http://www.catalog.rus-marka.ru

    http://lexcoins.ru

    https://www.antiqbook.1kzn.ru

    http://klad.mircoins.ru

    https://katalogmonet.ru/sitemap.xml

    http://www.coins.banknots.ru

    http://www.blog.katalogmonet.ru

    https://berlinwall.arhiv-history.ru/sitemap.xml

    http://lexcoins.ru

    https://www.kesar.arhiv-history.ru

    https://www.albom-shop.ru

    http://www.shop.serebrenik.ru

    http://snechaev.arhiv-history.ru

    https://www.1kzn.ru

    http://imperia-coins.ru

    http://www.monet-shop.ru

    http://imperia-coins.ru

    http://www.pryanik.arhiv-museum.ru

    https://www.two-dollars.ru

    https://108minut.arhiv-museum.ru

    https://shop.serebrenik.ru/sitemap.xml

    https://aukcion.coinsalbum.ru/sitemap.xml

    http://tanki.arhiv-history.ru

    http://www.coinsalbum.ru

    http://albom-shop.ru

    http://www.eng.two-dollars.ru

    http://alexcoins.ru

    http://www.blog.lev-razumovsky.ru

    http://albonumismatico.su

    https://costum.arhiv-history.ru/sitemap.xml

    https://catalog.ava-coins.ru

    http://voditel-job.ru

    http://aukcion.coinsalbum.ru

    https://www.war.munzen-hall.ru

    https://berdsk.arhiv-museum.ru

    http://www.shoskin.ru

    https://serebrenik.ru/sitemap.xml

    https://oldcoins.su

    https://108minut.arhiv-museum.ru

    http://www.coins4you.ru

    http://www.klad.arhiv-history.ru

    https://anti-raskol.arhiv-history.ru

    http://www.coin-and-coin.ru

    https://www.shoskin.ru

    https://parovoz.kollektion.ru

    https://mogilev.arhiv-history.ru

    https://www.eng.two-dollars.ru

    https://shop.munzen-hall.ru

    http://catalog.oldcoins.su

    http://www.kesar.arhiv-history.ru

    https://www.albom-shop.ru

    http://www.forum.monet-shop.ru

    https://revolution1917.arhiv-history.ru/sitemap.xml

    https://monet-shop.ru/sitemap.xml

    http://coins.lovum.ru

    http://lev-razumovsky.ru

    http://albom-monet.ru

    http://monet-shop.ru

    https://1kzn.ru/sitemap.xml

    https://arhiv-history.ru/sitemap.xml

    https://shop.imperia-coins.ru/sitemap.xml

    http://shop.munzen-hall.ru

    http://kurils.arhiv-history.ru

    https://coins4you.ru

    https://www.rusmarki.ru

    http://www.yabolova.arhiv-museum.ru

    https://coinsalbum.ru

    https://snechaev.arhiv-history.ru/sitemap.xml

    https://monety-cennye.ru
    https://www.super-stamp.ru

    http://coins4you.ru

    https://shop.munzen-hall.ru

    https://arhiv-history.ru/sitemap.xml

    https://metarsenal.arhiv-history.ru/sitemap.xml

    https://www.eng.two-dollars.ru

    https://www.blog.katalogmonet.ru

    http://www.blog.vse-moneti.ru

    https://coinsalbum.ru/sitemap.xml

    http://www.banknotimira.ru

    https://fti.arhiv-museum.ru

    http://pushkov.arhiv-museum.ru

    https://coins.banknots.ru/sitemap.xml

    https://www.antik.1kzn.ru

    https://monet-shop.ru/sitemap.xml

    http://funa15.ru

    https://shop.lev-razumovsky.ru

    http://anti-raskol.arhiv-history.ru

    https://monet-shop.ru

    http://belograd.urban-city.ru

    https://smolensk.imperia-coins.ru/sitemap.xml

    https://katalogmonet.ru

    http://www.funa15.ru

    https://www.lev-razumovsky.ru

    http://imperia-coins.ru

    https://shop.munzen-hall.ru/sitemap.xml

    http://www.coins.lovum.ru

    http://www.banknotimira.ru

    http://www.lenta-podarkov.ru

    https://smolensk.imperia-coins.ru

    http://www.sevastopol.urban-city.ru

    https://www.kollektion.ru

    https://kollektcioner.ru

    https://blog.katalogmonet.ru/sitemap.xml

    http://www.christian-art.arhiv-museum.ru

    https://www.war.munzen-hall.ru

    http://www.shoskin.ru

    https://kazahstan.catalog-coins.ru

    http://lenta-podarkov.ru

    http://www.vidnoe.urban-city.ru

    http://www.antik.1kzn.ru

    https://www.revolution1917.arhiv-history.ru

    https://www.mir-hobbys.ru

    https://www.blog.odcollector.com.ua

    https://klad.coinsforums.ru/sitemap.xml

    https://vse-moneti.ru

    https://postcrossing.odcollector.com.ua/sitemap.xml

    http://www.kollektcioner.ru

    https://blog.habar-monet.ru

    http://108minut.arhiv-museum.ru

    https://catalog-coins.ru

    https://www.moto-yava.arhiv-history.ru

    http://www.mycoinscollection.ru

    https://www.kurils.arhiv-history.ru

    https://klad.mircoins.ru/sitemap.xml

    https://christian-art.arhiv-museum.ru

    https://100monetok.ru/sitemap.xml

    https://berdsk.arhiv-museum.ru

    https://postmark.mir-hobbys.ru/sitemap.xml

    https://money-coins.ru

    https://eng.two-dollars.ru/sitemap.xml

    http://kostroma.arhiv-museum.ru

    http://www.blog.odcollector.com.ua

    http://monety-cennye.ru

    http://www.mir-hobbys.ru

    https://ucrcol.konspekturoka.ru/sitemap.xml

    https://parovoz.kollektion.ru/sitemap.xml

    https://leningrad.arhiv-museum.ru/sitemap.xml

    http://hobbycoins.ru

    http://www.udely.old-coins.ru

    http://monety-cennye.ru

    https://coins.banknots.ru

    https://1kzn.ru/sitemap.xml

    http://hronos.arhiv-history.ru

    http://ussr.arhiv-history.ru

    https://kurils.arhiv-history.ru

    https://rus-marka.ru

    http://www.coins.lovum.ru

    https://cigar.kollektion.ru

    https://www.club.imperia-coins.ru

    https://blog.mir-hobbys.ru/sitemap.xml

    https://www.info.arhiv-museum.ru

    https://catalog.rus-marka.ru

    https://www.sukachoff.arhiv-museum.ru

    http://sukachoff.arhiv-museum.ru

    https://coinsrf.ru

    https://www.coins.lovum.ru

    https://kazahstan.catalog-coins.ru/sitemap.xml

    https://japan.kollektion.ru/sitemap.xml

    https://banknotimira.ru

    http://www.info.arhiv-museum.ru

    https://kazan.arhiv-museum.ru

    https://postcrossing.odcollector.com.ua/sitemap.xml

    https://berdsk.arhiv-museum.ru

    http://shoskin.ru

    http://www.postmark.mir-hobbys.ru

    https://stamp-top.ru

    https://www.avia-znak.ru

    https://shop.lev-razumovsky.ru/sitemap.xml

    http://shop.banknots.ru

    https://kungur.urban-city.ru

    http://www.katalogmonet.ru

    http://ivan-grozniy.arhiv-history.ru

    https://mineral.kollektion.ru/sitemap.xml

    https://www.blog.vse-moneti.ru

    https://albonumismatico.su/sitemap.xml

    https://munzen-hall.ru/sitemap.xml

    https://coinsrf.ru/sitemap.xml

  2. Sports Betting Affiliate Deals is a great way to add extra income to your gambling account. These bonuses can be anything from free bets, to casino loyalty cards, to even real money deposits. You can find Sports Betting Affiliate Deals all over the internet. The trick is to find the right Sports Betting Affiliate Deals to maximize your earning potential and profits.

    For example, did you know that many of the top casinos in Las Vegas now allow members of their online gambling community to use their credit cards to make deposits into their new jersey-licensed sportsbook websites? Most casinos have strict guidelines that members must follow when it comes to using their credit cards to make deposits on their website. Each of these casinos requires members to complete a registration process and a credit check before they will be allowed to make a deposit to their new jersey-licensed sportsbook websites. If you want to be accepted for membership into their online gambling community, then you will have to complete this entire process. This means that you will have to have a good Sports Betting Affiliate Deals presence on your website.

    There are many different ways to get exposure for your Sports Betting Affiliate Deals website. For example, if you belong to a sports league or participate in an associated sports team, then you can promote your website through the various official sports channels that they offer. Many of the sports channels offer promotions for members of their websites to earn exclusive offers. These exclusive offers often include Sports Betting Commission, or Sports Betting Bankroll rewards. Sports Betting Affiliate Deals is great because they give affiliates the chance to earn Sports Betting Commission and Sports Betting Bankroll rewards, while helping to increase exposure for the sites where they are participating in promotions.

    There are many ways to earn [url=https://www.jackpotbetonline.com/][b]Sports Betting[/b][/url] Affiliate Deals commissions. You can use your own articles to write about the various Sports Betting Affiliate Deals offers that the affiliate network has to offer, or you can develop a product around one of the offers. Both methods have the potential to earn you Sports Betting Commission and Sports Betting Bankroll incentives. When writing articles about Sports Betting Affiliate Deals, you should always provide your readers with information regarding Sports Betting Commission and Sports Betting Bankroll rebates. In your article you should also include information regarding the affiliate program that you are promoting and the commission that the affiliate is receiving.

    You may also want to develop your own product around one of the promotions that the Sports Betting Affiliate Deals has to offer. You will need to contact the promotional company to find out more information about the [url=https://www.jackpotbetonline.com/][b]Sports Betting[/b][/url] Affiliate Deals that you are promoting. You will be able to find many of the top-ranked betting brands that are involved in Sports Betting Affiliate Deals all over the internet. These betting brands often times offer Sports Betting Commission and Sports Betting Bankroll incentives for affiliates who promote their products through Sports Betting Affiliate Deals.

    In order to get Sports Betting Commission and Sports Betting Bankroll incentives, you will have to place bets on the relevant events that will take place in the Sports Betting Affiliate Deals special offers that you are promoting. The promotional companies that run Sports Betting Affiliate Deals specials will specify the specific games that can be promoted with Sports Betting Commission and Sports Betting Bankroll incentives. If the offer is not specified, you can assume that the money will come in the form of a Sports Betting Bonus. The reason why Sports Betting Bonus is given is so that the sportsbook can pay you for placing bets that they may have a financial agreement with the relevant sports Brand in order to receive these Sports Betting Affiliate Deals.

    Once you have accepted a [url=https://www.jackpotbetonline.com/][b]Sports Betting[/b][/url] Affiliate Deals promotion, it is important that you inform the Sports Betting Affiliate Deals company regarding your email address and your preferred payment method. You will also be required to provide certain demographic information such as your age, sex, zip code, country and what time frame you would like your Sports Betting Affiliate Deals to end. The Sports Betting Affiliate Deals company will then send you all the necessary Sports Betting Commission and Sports Betting Bankroll information that you will need to place your Sports Betting Affiliate Deals bets. You will also be required to complete and submit the Sports Betting Affiliate Offer document to confirm your acceptance.

    With all the Sports Betting Affiliate Deals promotions that you can find online, it is quite easy to find Sports Betting Affiliate Deals that suits your needs. Sports Betting Affiliate Deals is beneficial to both the affiliates and the sites. It benefits the online betting portals by letting them gain new customers while it benefits the affiliates because they are able to earn good commission and Sports Betting Bankrolls. Sports Betting Affiliate Deals is beneficial for both parties. Therefore, make sure that you get all the details about Sports Betting Affiliate Deals before you sign up with any Sports Betting Affiliate Deals Company.

    contact us : jackpotbetonline.com

  3. Понимая, что со старой кинематографией пути властей кардинально расходятся, большевики смотреть [url=https://ussr.website/советские-фильмы.html]советские фильмы на сайте[/url] решили национализировать кинематограф. 27 августа 1919 года Ленин подписал декрет о переходе фотографической и кинематографической торговли и промышленности в ведение Народного комиссариата просвещения под руководством Луначарского.

  4. I really love your site.. Excellent colors & theme. Did you make this web site yourself? Please reply back as I’m wanting to create my own website and want to learn where you got this from or exactly what the theme is named. Appreciate it!

  5. Я перейду сразу к делу. Я знаю, что вы расстроены проблемами с замками. У вас есть много вариантов замков и средств защиты дверей, но трудно найти компанию, которая сделает все, что вам нужно. Хотите узнать стоимость замены замка, обратите внимание на наши цены. На позицию замена замков цена указана уже со стоимостью самих замков. [url=http://1locks.ru/]такую[/url]
    [url=http://1locks.ru/][img]http://stozamkov.ru/image/catalog/Zamena zamka v dveri tsena stoimost’.png [/img][/url]
    Цены на замену и установку замков указаны уже включая стоимость самих замков. Вскрытие дверей проводится только при подтверждении прав на вскрываемый объект. Во всех этих ситуациях мы вам поможем. Тем более стоит обратиться к нам, если время идет на минуты, например в запертой квартире остался маленький ребенок, тяжело больной человек, или не выключен газ. Вскрытие дверей мы производим круглосуточно, без выходных. Мы с легкостью произведем как вскрытие металлических дверей, так и деревянных, межкомнатных. Стоимость вскрытия двери начинается от рублей , в зависимости от сложности и поломки установленного замка. Далее, если вам необходима замена замка в двери, выполним ремонт или замену замка. У мастера с собой всегда в наличии набор самых распространённых замков и цилиндров личинок на выбор, так что в большинстве случаев замена и установка замков производиться на месте – Вам не придется ждать, пока мастер съездит и привезет нужный замок. Вскрытие дверей выполняется только при подтверждении Ваших прав на вскрываемый объект. Вскрытие дверей и аварийный взлом замков наиболее частые заявки в нашу компанию. Во всех ситуациях таких как: как внезапно закрывшаяся дверь, утеря ключа и прочие неприятные моменты, последствием которых является невозможность попасть в собственную квартиру, открыть дверь, знакомы большинству людей, наши специалисты смогут прийти к Вам на помощь. Высокая квалификация наших мастеров гарантирует, что после всех проведенных работ Ваша дверь не будет испорчена. В самом худшем варианте — Вам понадобится только сменить дверной замок. В установке замка мы Вам,кстати, сможем помочь. Ведь установка замков — также входит в перечень наших услуг. И так у Вас: Закрылась дверь, а ключи остались в квартире? Сломался замок? Потеряли ключ? Не торопитесь взламывать дверь самостоятельно, если не знаете как это делать правильно, то Вы можете испортить дверь и потеряете много времени. Позвоните нам! Наши мастера проводят вскрытие дверей в кратчайшие сроки и без повреждения двери. Некоторые модели замков также останутся в работоспособном состоянии. Позвоните нам, или воспользуйтесь формой обратное связи и мы сами с Вами свяжемся. Стоимость замены замка. Сколько стоит мастер по вскрытию замков. Вид работ Стоимость Вскрытие цилиндрового замка руб. Вскрытие сувальдного замка руб. Вскрытие дисковых замков руб. Вскрытие навесных замков руб. Вскрытие щеколд задвижек руб. Замена цилиндра личинки замка от руб. Замена замков от руб. Установка дверных замков от руб. Установка дверных доводчиков от руб. Ложный вызов руб. Замена дверных замков в день обращения. Усиление двери.

  6. Легкий, расслабляющий массаж – это то, что нужно после напряженного трудового дня. А в исполнении молодых красивых девушек массаж станет не просто приятным, а божественным и незабываемым. В поисках умелой и привлекательной массажистки заходите на сайт https://masssage.ru/ (объявление расслабляющий массаж в Волгограде ) Здесь девушки размещают анкеты и предлагают услуги массажа в Москве. В каждой анкете представлен перечень услуг, стоимость массажа, а также фотографии мастера. Для удобства анкеты можно отсортировать по станциям метро и видам массажа.

    Девушки предлагают разнообразные варианты массажа с фиксированной стоимостью в комфортной и расслабляющей обстановке. Опытные частные массажистки предоставляют услуги на дому или с выездом к клиенту. В перечень услуг входят:

    – классический массаж;
    – лечебный массаж;
    – массаж груди, ног, рук;
    – лимфодренажный массаж;
    – спортивный массаж;
    – массаж лица;
    – массаж головы;
    – точечный массаж.

    Дополнительно можно заказать косметические обертывания, маски, медовый массаж и многое другое. Девушки владеют различными техниками и с удовольствием воплощают пожелания клиента. На сайте представлены анкеты профессиональных массажисток, которые предоставляют первоклассный сервис.

    Сервис гарантирует честную сделку и полную конфиденциальность для клиентов. Здесь публикуются только проверенные анкеты, в которых можно найти всю необходимую информацию, узнать стоимость услуги, а также контактные данные. Вы можете написать мастеру, чтобы уточнить интересующие вас детали и договориться о встрече. Клиентов ждет расслабляющая атмосфера, приятная музыка, благовония, напитки на выбор и целый спектр услуг от профессиональных мастеров. На сайте можно легко найти мастера массажа в Москве с хорошими отзывами и доступными ценами на услуги.

  7. [url=https://1rs.by/kuzovnye-raboty/]починка кузова авто[/url]
    [url=https://1rs.by/kuzovnye-raboty/udalenie-katalizatora/]вырезать катализатор в минске цена[/url]
    [url=https://1rs.by/kuzovnye-raboty/perevarka-poroga/]переварить пороги в минске цена[/url]
    [url=https://1rs.by/remont-tormoznoj/]ремонт тормоз[/url]
    [url=https://1rs.by/remont-tormoznoj/zamena-tormoznih-shlangov/]замена тормозного шланга[/url]

  8. [url=/https://astra-electric.ru/product/profil-z-obraznyj-zp-45kh25/]профиль z образный перфорированный zп 45х25 у1[/url]
    [url=/https://astra-electric.ru/product-category/izdeliya-gem/]изделия гэм[/url]
    [url=/https://astra-electric.ru/]astra electric ru[/url]
    [url=/https://astra-electric.ru/product-category/izdeliya-gem/]изделия гэм каталог[/url]
    [url=/https://astra-electric.ru/product-category/lotki-perforirovannye-zamkovye/]лоток замковый[/url]

    [url=https://astra-electric.ru/product/perfoshveller-2/]перфошвеллер 32х20х2000 цена[/url]
    [url=https://astra-electric.ru/product/perfoshveller-60kh32-k235-k240/]перфошвеллер 60х32х2000[/url]
    [url=https://astra-electric.ru/product/perfopolosa/]перфополоса[/url]
    [url=https://astra-electric.ru/product/perfoshveller-2/]перфошвеллер 50х50[/url]
    [url=https://astra-electric.ru/product/perfoshveller-45kh30/]перфошвеллер 45х30х2 цинк[/url]

  9. [url=https://chel-week.ru/23526-ishhesh-rabotu-gai-nabiraet-lyudej.html]Ищешь работу? ГАИ набирает людей.[/url] Госавтоинспекция Челябинска объявляет набор на службу в органы внутренних дел на должность инспектора дорожно-патрульной службы. ГИБДД УВД города предоставляет полный пакет социальных услуг

  10. TГЎrskeresЕ‘ MezЕ‘tГєr – Beatrice. GyЕ‘r

    Legjobb Társkereső OldalFacebook Tarskereso VelemenyTárskereső 60 Év FelettTárskereső TiszakécskeTárskeresö Regisztrácio Nélkül

    [b][url=https://rikotlo.page.link/kBvwwMW5cvY4PaLG9 ]Sesso [/url][/b]

    [url=https://kreosi.page.link/uxG9J7DQX8w4X3xeA ][img]https://telegra.ph/file/4cf827f26e13c909eb302.jpg [/img][/url]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b] [/b]
    [b]Diamond TГЎrs
    HalГЎszhomok
    Magyar Chat Oldal
    TГЎrskeresЕ‘ RegisztrГЎciГі
    Kereszteny TГЎrs
    Ausztriai Magyarok TГЎrskeresЕ‘je
    Katolikus TГЎrskeresЕ‘
    Facebook TГЎrskeresЕ‘ App
    PГЎrom BЕ‘v
    HГЎzas TГЎrskeresЕ‘
    MozgГЎssГ©rГјlt TГЎrskeresГ©s
    Randivonal PГЎpa
    Cronos TГЎrskeresЕ‘ FГ©nykГ©pes
    Probaljaki
    Randivonal Somogy Megye
    Randi Debrecen
    TГЎrskeresЕ‘ 2020
    ElsЕ‘ TalГЎlkozГЎsok
    VegГЎn TГЎrskeresЕ‘
    Párkeresö
    SzГ­vkГјldi TГЎrs
    TГЎrskeresЕ‘ Zala Megye
    Randivonal Szombathely
    Amerikai Magyar TГЎrskeresЕ‘
    Diamonds TГЎrskeresГ©s
    [/b]
    [b]TГЎrskeresЕ‘ Tolna! leszbikus szexpartner KaposvГЎr MagyarorszГЎg; Ingyenes aprГіhirdetГ©sek! Andor – tГЎrskeresЕ‘ KiskЕ‘rГ¶s – 33 Г©ves fГ©rfi (); Sziasztok!. Гљr keres hГ¶lgyet hirdetГ©sek -KГ©k AprГі-HirdetГ©si oldal – Ingyen hirdetГ©s; ! VigyГЎzz az olyan csalГіkkal, akik azt ГЎllГ­tjГЎk, hogy a Te orszГЎgodban laknak, de valahol ott ragadtak, kГјlГ¶nГ¶sen, ha pГ©nzГјgyi segГ­tsГ©get kГ©rnek a hazatГ©rГ©shez. VigyГЎzz mindenkivel, aki nem akar szemГ©lyesen talГЎlkozni vagy telefonГЎlni/videotelefonГЎlni – lehet, hogy nem az, akinek mondja magГЎt. Ha valaki elhГЎrГ­tja a kГ©rdГ©seidet, vagy komoly kapcsolatra tГ¶rekszik anГ©lkГјl, hogy elЕ‘szГ¶r talГЎlkozna Veled vagy megismerne, az figyelmeztetЕ‘ jel. SpermaimГЎdГі szexpartner. roszlГЎnyok eger szexpartner aprГі hirdetГ©sek. gitta szexpartner. Unalmas a rosszlanyok debreceni szexpartner nadin kapcsolatunk. kardos eszter szex – titokban szex pГ©cs – hГЎzassГЎgi Г©vfordulГіra rГ¶vid idГ©zetekHogyan indГ­tsunk tГЎrskeresЕ‘ oldalt, zala megyei tГЎrskeresЕ‘. tГЎrskeresЕ‘ nЕ‘k mezzЕ‘berГ©ny hrvt clothing budapest KertvГЎrosba szГЎmЕ±zve sorozat online. biszex nГ¶i szabina19 szexpartner szexpartner keresГ¶, jelek hogy tetszel a lГЎnynak miskolc mЕ±kГ¶rmГ¶s boltJoy magazin november 2021 cigГЎny szabina19 szexpartner punci csodapunci szexpartner – nicole heat LovГЎszi boldogasszonyfa tГЎrskeresЕ‘ nЕ‘k kistelek szabina19 szexpartner clau szex partner tГ¶kГ¶l szexpartner szГ©kesfehГ©rvГЎrHГ©ra szexpartner 30: travi szexpartner szolnok megye szakГ­tГЎs blog ingyenes szex oldalak. A tГЎrskeresЕ‘ oldalak jГі Г¶tlet? 7 oka van. RegisztrГЎciГі Ha mГ©g nem vagy tag, kezdd el most, Г©s talГЎld meg a pГЎrod! Elfelejtett jelszГі ГЌrd be az e-mail cГ­med:. MГ©gse Mehet. RegisztrГЎlj ingyen! Monasztir tunГ©ziai vГЎros, mely csodГЎlatos, aranyhomokos tengerpart mellett fekszik. Г‰szak-Afrika egyik legnГ©pszerЕ±bb turisztikai cГ©lpontja. A 21. szГЎzadi randizГЎs Е‘rГјlt vilГЎgГЎban ezek mindennapos tГ¶rtГ©netek, Г©s sajnos nem is a legdurvГЎbb esetek. Az elmГєlt 10–15 Г©vben eszmГ©letlen nagy vГЎltozГЎson ment keresztГјl a „randipiac”. Aki ebbЕ‘l kimaradt, mert pГ©ldГЎul hГЎzassГЎgban Г©lt Г©veken keresztГјl, bizony nagy fГЎba vГЎgja a fejszГ©jГ©t, ha tГЎrsat akar talГЎlni. De az sincs kГ¶nnyebb helyzetben, aki egyedГјlГЎllГі mГЎr egy ideje, gyereke sincs, Г©s negyven pluszoskГ©nt is szeretnГ© megtalГЎlni a pГЎrjГЎt. De ennyit a pesszimista gondolatokrГіl, hiszen nem az a cГ©lunk, hogy bГЎrkinek kedvГ©t szegjГјk, sЕ‘t. Hogy a tГ©mГЎban a leghitelesebb ГєtmutatГіt adhassuk, felkerestГјk a Duals TГЎrskeresЕ‘ IrodГЎt. Ez a cГ©g tizenegy Г©ve foglalkozik tГЎrskeresЕ‘kkel, jelen pillanatban egy olyan rendszerben, amelyben minden jelentkezЕ‘vel szemГ©lyesen talГЎlkoznak, megismerik Е‘t Г©s az igГ©nyeit, Г©s sajГЎt adatbГЎzisukbГіl szemГ©lyre szГіlГіan ajГЎnlanak neki tГЎrsjelГ¶ltet. BГЎnitzky Kata, a cГ©g tulajdonosa, aki coachkГ©nt is dolgozik az irodГЎnГЎl, elmondta, hogy az online tГЎrskeresГ©s mai arca tulajdonkГ©ppen a fogyasztГіi tГЎrsadalom eredmГ©nye. Fogyasztunk ott is, mint bГЎrmi mГЎsban, Г©s magunkat is fogyaszthatГіvГЎ tesszГјk abban a pillanatban, amikor regisztrГЎlunk egy ilyen oldalra. A „tinderezГ©s” sokak szГЎmГЎra Г©letmГіddГЎ vagy Г©pp pГіtcselekvГ©ssГ© vГЎlt, valГіdi tГЎrskeresГ©sre azonban nagyon kevesen hasznГЎljГЎk. (Igen, tudjuk, vannak olyanok, akik egy-egy ilyen alkalmazГЎson talГЎltГЎk meg a szerelmet, Г©s ma mГЎr boldog csalГЎdban Г©lnek, de – ezen nincs mit szГ©pГ­teni – Е‘k a kivГ©telek.) Marketing: A hirdetГ©si sГјtiknek az a cГ©lja, hogy ГЎltaluk mГ©g inkГЎbb az Г–nt Г©rdeklЕ‘ vagy az Г–n szГЎmГЎra relevГЎns hirdetГ©sek jelenjenek meg. Statisztika: Oldalunk fejlesztГ©sГ©nek, valamint a felhasznГЎlГіk szГЎmГЎra biztosГ­tott Г©lmГ©nyek javГ­tГЎsГЎnak cГ©ljГЎval ezek a sГјtik teszik lehetЕ‘vГ© hogy anonim informГЎciГіt gyЕ±jtsГјnk azzal kapcsolatban, hogyan hasznГЎljГЎk lГЎtogatГіink weboldalunkat. SzГјksГ©ges: Ezekre a technolГіgiГЎkra van szГјksГ©g a weboldal alapvetЕ‘ funkciГіinak megfelelЕ‘ mЕ±kГ¶dГ©sГ©hez. Az Outlookban kattintson a FГЎjl> FiГіkbeГЎllГ­tГЎsok parancsra > Profilok kezelГ©se elemre. Hogyan juthatnak elЕ‘nyhГ¶z a jГіfiГєk egy tГЎrskeresЕ‘ben? MintГЎt innen tГ¶lthetsz le! CГ©ges Bolt 48 RendezГ©s AlapГ©rtelmezett LegolcsГіbb elГ¶l LegdrГЎgГЎbb elГ¶l. Vw Polo Variant 3 99 Ft. Volkswagen Polo. Nissan Qashqai Qashqai 1. A legolvasottabb tГЎrskeresЕ‘ blog. CГ©gГјnk elkГ©szГ­tette Szerbia legnagyobb adatbГЎzisГЎval rendelkezЕ‘ tГ¶megkГ¶zlekedГ©si informГЎciГіs Г©s jegyeladГЎsi rendszerГ©t. Krisztina 47 Г©ves RomГЎnia egyГ©b SzeretnГ©k ismerkedni tartГіs kapcsolat cГ©ljГЎbГіl. MagamrГіl annyit, hogy szeretem a termГ©szetet, az ГЎllatokat, szeretek kirГЎndulni Г©s utazni. Nagyon szeretem a zenГ©t, kedvenc sportom a mЕ±korcsolya Г©s a Forma 1. ro – erdГ©lyi ingyenes aprГіhirdetГ©sek, ГЎllГЎs, munka, hasznГЎltautГі, ingatlan, elektronika, szГЎmГ­tГЎstechnika, mezЕ‘gazdasГЎg, divat, baba- mama Г©s minden. TalГЎld meg ГЎlmaid kГ©tkerekЕ±jГ©t vagy add el a rГ©git! EladГі Гєj Г©s hasznГЎlt motorok, cross Г©s sport motor, robogГі. BГ¶ngГ©ssz vagy hirdess ingyen! aprГіhirdetГ©sek, Гєj Г©s hasznГЎlt termГ©kek. HirdetГ©s feladГЎs. WebГЎruhГЎz nyitГЎs: RegisztrГЎlt cГ©gek. tГЎrskeresЕ‘ nЕ‘k, Covasna | Ingyenes regisztrГЎciГі, 400. 000 tГЎrskeresЕ‘ Г©s tГ¶bb szГЎz Гєj tag naponta. Adj esГ©lyt a szerelemnek! KolozsvГЎr / Kolozs megye. Ekkor pedig megkapja azt a tipikus mondatot, amit mГЎr rengetegen hallottunk: LEGYГњNK CSAK BARГЃTOK. Az ismerkedГ©s izgalmas dolog, de mindig Гіvatosnak kell lenned, ha ismeretlenekkel lГ©psz kapcsolatba. DГ¶nts legjobb belГЎtГЎsod szerint, Г©s sajГЎt biztonsГЎgod legyen az elsЕ‘ helyen, legyen szГі akГЎr az elsЕ‘ ГјzenetekrЕ‘l vagy egy szemГ©lyes talГЎlkozГіrГіl. BГЎr mГЎsok tetteit nem irГЎnyГ­thatod, azГ©rt vannak dolgok, amiket megtehetsz a Tinderen szerzett Г©lmГ©nyeid biztonsГЎga Г©rdekГ©ben. Legyen jГіl ГЎttekinthetЕ‘, kГ¶nnyen olvashatГі! PozitГ­v legyen a hangvГ©tele! Fogalmazz pontosan, tГ¶mГ¶ren! Csak az igazat Г­rd! Гњgyelj a helyesГ­rГЎsra! TalГЎld meg ellenЕ‘rzГ¶tt tГЎrskeresЕ‘ oldalunkal az igazit! Profi tГЎrskeresГ©s ingyen! Fiatalok, tinГ©dzserek, Е‘ket mind megtalГЎlod nГЎlunk. A CUPYDO tГЎrskeresЕ‘ fiataloknak, ahol az alsГі korhatГЎr 16 Г©v, ezГ©rt tini tГЎrskeresЕ‘ is egyben. Informacios oldal meglevo is kikoltozo Londoni magyaroknak. A Nemzeti FogyasztГіvГ©delmi HatГіsГЎg kezdemГ©nyezte a tГЎrgyalГЎsokat a magyarorszГЎgi szГ©khelyЕ±. Гљj tГЎrskeresЕ‘ londoni magyaroknak : ). ami kifejezetten a Londonban Г©lЕ‘ magyarok szГЎmГЎra kГ©szГјlt tГЎrskeresЕ‘, ahol nem feltГ©tlenГјl csak tГЎrsat,. A cГ©lratГ¶rЕ‘ tГЎrskeresЕ‘k oldala. TalГЎlja meg partnerГ©t nГЎlunk! 1. Az Г¶sszes jГі pasi foglalt HГЎt ilyet?! MiГ©rt lenne az Г¶sszes foglalt? Ne felejtsГјk: mi is tГЎrsat keresГјnk, Г©s mi talГЎn nem tartjuk magunkat a legjobbak kГ¶zГ© valГіnak? MГЎrpedig ha mi itt vagyunk, akkor a fГ©rfiak kГ¶zГ¶tt is kell lennie olyan „legjobbnak”, mint amilyenek mi vagyunk. A tanГЎcsadГЎs keretein belГјl megosztjuk tapasztalatainkat Г©s segГ­tГјnk a vГЎltoztatГЎsokkal kapcsolatos dГ¶ntГ©sek meghozatalГЎban. 7. ignore: MГЎs felhasznГЎlГіt mellЕ‘z. Ez nem a hГ¶lgyek terepe, a szolgГЎltatГЎsok sem rГЎjuk vannak kihegyezve. TГЎrskeresЕ‘ MaglГіd. [/b]

  11. Vrlo je jednostavno kupiti automobil na nasoj net stranici [url=https://wannabuycar.com]https://wannabuycar.com[/url]. Imamo neporecive prednosti u odnosu na trzista automobila i druge cobweb stranice koje postupak kupnje automobila mogu uciniti sto ugodnijim:
    – lako i brzo pretrazivanje automobila u gradovima;
    – najave o kupnji automobila s opseznim opisom;
    – kvalitetna usluga i korisnicka podrska;
    – automobil od vlasnika, a ne od preprodavaca.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *