הבלוג של ארתיום http://artyom.cppcms.com/ בלוג על לינוקס, תוכנה חופשית, מוזיקה, סלסה, ומה לא! מעשה בשני NaNים http://artyom.cppcms.com/post/336 http://artyom.cppcms.com/post/336 <div style="direction:rtl"> <p>לאחרונה ניסיתי להריץ אימון של GAN על pytorch עם תמיכה ב־dlprimitives. אחד דברים הלא נעימים באימון של GANים באופן כללי זה שהם לא ממש יציבים ומתבדרים בקלות.</p> <p>שמתי לב שבגרסת cuda הוא רץ ללא דופי ובגרסה שלי הוא נתקע. נתקע על ביצוע backpropogation ב־convolution. אחד ההבדלים העיקריים באגלוריתם בהשוואה לשאר היה שימוש בפעולות אטומיות לחישוב סכום (טריק מאוד נפוץ במימוש קונבולוציה)</p> <p>אחרי זמן מה הגעתי למסקנה שהחישובים מגיעים ל־NaN באיזהו מקום ואז הכל נתקע. לא הבנתי למה פעולת חיבור אטומית פשוטה נתקעת. בכל מקרה איתרתי באג האחר שהביא לחישוב ה־NaN והכל הסתדר. אבל בכל זאת נושא התקיעה הטריד אותי.</p> <p>כתבתי שאלה ב־Stackoverflow העתקתי קטע קוד... ואז נפל האסימון</p> <pre><code>float oldv = *ptr; for(;;) { float newv = oldv + v; float prev = as_float(atomic_cmpxchg((__global volatile int *)(ptr),as_int(oldv),as_int(newv))); if(prev == oldv) return; oldv = prev; } </code></pre> <p>קחו לכם כמה דקות.</p> <p>פעולת comxchg ב־OpenCL עובדת רק על int. לכן הייתי צריך לעשות bit-casting ל־int ובחזרה (<code>as_float</code> ו־<code>as_int</code> בדיוק עושים את זה). ואז תנאי הבדיקה <code>prev==old</code> ביצעתי ב־float במקום בשלמים.</p> <p>כך שאם הערכים שווים אז ההחלפה הצליחה. אבל מה שכחתי? NaN == NaN תמיד נותן false! ולכן תקעתי בלולאה אינסופית כי התנאי לעולם לא ייתקיים. החלפתי לבדיקה בערכים שלמים (קרי ייצוג בינארי) והכל עבד חלק.</p> <p>מסקנה NaN הוא טריקי... יש לכבדו</p> </div> חצי שנה אחרי פיתוח אפליקציה AstroHopper, הידוע גם בשם SkyHopper http://artyom.cppcms.com/post/335 http://artyom.cppcms.com/post/335 <div style="direction:rtl"> <p>לפני <a href="http://artyom.cppcms.com/post/329">כחצי שנה</a> התחלתי לפתח <a href="https://github.com/artyom-beilis/skyhopper/">אפליקצייה</a> שעוזרת למצוא אובייקטים מעניינים בשמיים. הרעיון היה פשוט: לשלב מספר חיישנים הזמינים ב־Web API, ביניהם חיישני התנועה של טלפון חכם שהשתפרו פלאים בשנים אחרונות, GPS וכמובן גישה לבסיסי נתונים פתוחים. כל זה כדי למדוד שינוי זווית של הטלפון כדי להכוון לאובייקט רצוי כמו גלקסיה או צביר כלשהו מכוכב ידוע.</p> <p>הרעיון זכה להצלחה רבה. עשרות משתמשים ידועים נתנו משוב, ביקורת וכיוונים לשיפור. היום אפשר להגיד בבטחון שזוהי אפליקציית ניווט מוצלחת שמקלה הן על אסטרונומים צעירים והן על וותיקים כאחד.</p> <p>אבל מה שאני רציתי דווקא לדבר עליו זה המשוב שקיבלתי מהמשתמשים. עד היום רוב הקוד הרציני כתבתי לטובת מתכנתים עצמם: cppcms, boost, cppdb ופה ושם היו כמו פרויקט לקהלים פחות טכניים biditex, makeahmap אבל כולם בסופו של דבר עבדו דרך "קובץ הגדרות". לעומתם AstroHopper זהו היישום קוד פתוח הראשון בו באמת השקעתי בכתיבת ממשק משתמש גרפי. יותר מזה מדובר בממשק לטלפון נייד.</p> <p>אני קיבלתי המון הערות והצעות שיפור בונות שאת רובם יישמתי וראיתי כיצד זה שיפר את חווית המשתמש (שלי ושל אחרים)</p> <ul> <li>לשנות צורה של בחירת נק' איפוס</li> <li>כיצד להקל על איפוס אחרי איפוס</li> <li>לבטל כפתורים מיותרים</li> <li>להתאים את ממשק למסכים קטנים</li> <li>לשפר את תיבת החיפוש וההתנהגות שלה</li> <li>לשנות בחירת הפרמטרים לתצוגה</li> <li>אפשר שליטה על גודל הפונטים במפה (שהסתבר מאוד קריטית לאלו שמשתמשים במשקפיים וגם לי כי בלילה בחושך פונטים כגודלים יותר עוזרים)</li> <li>לעשות איפוס על כוכבי הלכת ולא רק כוכבים ואפילו על גרמי שמיים עמוקים אחרים</li> <li>גם עזרו בלעשות תיקונים ל־iPhone אפילו שלא היה ברשותי</li> </ul> <p>היו בטח עוד הרבה שאני כבר לא זוכר. אני בטוח שיש עוד כל מיני דברים שאפשר וצריך לשפר. אין זה ממשק יפה במיוחד או מעוצב במיוחד - אבל הוא עושה את העבודה.</p> <p>יש עוד דברים שאפשר לשפר כמו לעשות zoom in-out בעזרת תנועת pinch שמסתבר <a href="https://www.cloudynights.com/topic/761416-need-help-with-validation-of-a-smart-phone-web-application-for-star-hopping-that-works-like-cell-phone-based-digital-setting-circles/?p=11349574">לא כל־כך קלה</a> למימוש. אבל בכל הסיפור הזה הבנתי דבר פשוט - שאולי יישמע טרויוואלי למי שמפתח UI למחייתו:</p> <p>הקשיבו למשתמשים שלך. יש להם הרבה רעיונות טובים שעוזרים לשפר את חווית המשתמש. אני חושב שזו אחת האינטרקציות הפרודוקטיביות ביותר שהיו לי עם משתמשי התוכנה שלי - אולי שבגלל שאנשים אהבו את הרעיון וניסו לתת ביקורת בונה. אולי בגלל שקהילת האסטרונומיה היא מתאפיינת מטבע הדברים הו בשיתוף הפעולה והן בהבנה טכנית עמוקה.</p> <p>שורה תחתונה - זה אחד הפרויקטים היותר מיוחדים שעבדתי עליו; וגם אחד הקטנים בהיקף הקוד בצורה מפתיעה - רק כ־2,500 שורות הקוד כולל התיעוד!</p> </div> עדכוני dlprimitives http://artyom.cppcms.com/post/334 http://artyom.cppcms.com/post/334 <div style="direction:rtl"> <p>מספר עדכונים:</p> <ul> <li><p>התקדמות יפה עם pytorch - בוצעה ולידציה של מרבית הרשתות של סיווג הנמצאות ה־torchvision:</p> <ul> <li><code>alexnet</code></li> <li><code>resnet18</code></li> <li><code>resnet50</code></li> <li><code>vgg16</code></li> <li><code>densenet161</code></li> <li><code>googlenet</code></li> <li><code>squeezenet1_0</code></li> <li><code>inception_v3</code></li> <li><code>shufflenet_v2_x1_0</code></li> <li><code>mobilenet_v2</code></li> <li><code>mobilenet_v3_large</code></li> <li><code>mobilenet_v3_small</code></li> <li><code>resnext50_32x4d</code></li> <li><code>wide_resnet50_2</code></li> <li><code>mnasnet1_0</code></li> <li><code>efficientnet_b0</code></li> <li><code>efficientnet_b4</code></li> <li><code>regnet_y_400mf</code></li> </ul> <p> מה שאומר שניתן לאמן עכשיו הרבה סוגי רשתות. על הדרך מצאתי לא מעט באגים ותיקנתי אותם</p></li> <li><p>ניסיתי לעשות אינטגרציה עם OneDNN של אינטל (מאין cudnn ל־GPU שלהם) רק כדי לגלות ש<a href="https://github.com/oneapi-src/oneDNN/issues/1194">הביצועים שלהם בפורמט NCHW גרועים</a>. כיוון שרוב התשתיות עובדות עם הפורמט הזה pytorch, caffe, mxnet ועוד אז OneDNN לא ממש רלוונטי בינתיים. אחזור לשם כשיקרה אחד מהשניים:</p> <ul> <li>אינטל יתקנו את הביצועים עבור הפורמט הנפוץ</li> <li>אני אפתח תמיכה ב־NHWC לטובת TensorFlow בו זה פורמט ברירת מחדל</li> </ul> </li> </ul> <p>המשך יבוא</p> </div> התחלתי להתקדם לאימון בקוד פתוח: pytorch עם תמיכה ב־OpenCL http://artyom.cppcms.com/post/333 http://artyom.cppcms.com/post/333 <div style="direction:rtl"> <p>תקציר: הצלחתי לבצע inference של AlexNet ב־pytorch ב־OpenCL. הביצועים זהים לפעלה ישירה של dlprimitives.</p> <p>הדרך עוד ארוכה אבל פחות קצת יותר ברורה מה לעשות. המאמר המלא באנגלית בבלוג הפיתוח:</p> <p><a href="http://blog.dlprimitives.org/post/5">http://blog.dlprimitives.org/post/5</a></p> </div> מדוע אנחנו זקוקים ל־deep-learning מבוסס OpenCL? http://artyom.cppcms.com/post/332 http://artyom.cppcms.com/post/332 <div style="direction:rtl"> <p>במאמר חדש <a href="http://blog.dlprimitives.org/post/2">http://blog.dlprimitives.org/post/2</a> אני סוקר את הסיבות והצורך בהקמת תשתית למידה חישובית מבוססת OpenCL. אני מתייחס כאן לסיבות שהן לאו דווקא סיבות "אידואולוגיות" כמו שימוש בקוד פתוח אלא גם מתייחס לנושאים טכניים ומהותיים:</p> <ul> <li>מחקר ואלגוריתמים</li> <li>וניהול פרויקטים לטווח רחוק</li> <li>שיפור מוצר ע"י תחרותיות</li> </ul> </div> השוואה בין תפוחים ירוקים ואדומים http://artyom.cppcms.com/post/331 http://artyom.cppcms.com/post/331 <div style="direction:rtl"> <p>כשמודבר ב־Deep Learning זה מאוד קשה להשוות בין GPU של החברות המובילות AMD ו־NVidia. בניגוד למשחקי מחשב שנותנים לך מדדים ברורים על עלות מול תועלת, תחום DL נשלט באופן בלעדי ע"י NVidia. גם אם קיימים פתרונות של AMD הם לא תמיד עובדים. למשל כרטיסי RDNA/RDNA2 עדיין לא נתמכים ע"י AMD לטובת Deep Learning - והם בעצם הכרטיסים הזמינים היחידים היום בשוק.</p> <p>ובכן כחלק מפרויקט <a href="https://github.com/artyom-beilis/dlprimitives">DLPrimitives</a> עשיתי השוואה כזו:</p> <p><a href="http://blog.dlprimitives.org/post/1">http://blog.dlprimitives.org/post/1</a></p> <p>וכן גם השקתי בלוג חדש לטובת עדכונים על הפרויקט.</p> </div> רשתות נוירונים בקוד פתוח... להפשיל שרוולים http://artyom.cppcms.com/post/330 http://artyom.cppcms.com/post/330 <div style="direction:rtl"> <p>כתבתי בעבר על המצב העגום של <a href="http://artyom.cppcms.com/post/328">תחום ה־deep learning בקוד פתוח</a> - שלמעשה לא קיים. אחרי ש־Google בפועל <a href="https://github.com/plaidml/plaidml/issues/586">הרגו</a> את ה־plaidml עם keras והפיתוח של Caffe הופסק אז נוצר המצב בו אין כל דרך לאמן רשתות בעזרת פלטפורמה פתוחה - OpenCL.</p> <p>יש סיבות טובות לעבוד עם OpenCL מעבר לשמירה על הקוד הפתוח. למשל לפתח תוכנה שתעבוד על כל כרטיס גרפי סביר ובכל מערכת הפעלה - בלי להסתבך.</p> <p>אז הרמתי את הכפפה: <a href="https://github.com/artyom-beilis/dlprimitives">https://github.com/artyom-beilis/dlprimitives</a></p> <p>זהו פרויקט חדש בשם DLPrimitives שאמור לתת מענה לסוגיה. הוא אמור לספק ספריה בסגנון cudnn/miopen שמממשת את הפעולות הבסיסיות של Deep-Learning וגם לספק כלים ל־inference. בנוסף, הרעיון הוא להתחבר כ־backend לאחד ה־deep learning frameworks העדכניים כמו pytorch, tensorflow או mxnet.</p> <p>התהליך הוא איטי וקשה. אומנם המתמטיקה היא לא מסובכת וכתיבה ל־GPU היא בסה"כ לא עניין מסובך. אבל אם רוצים להגיע לביצועים טובים הסיפור הוא מעט שונה. עם זה, התוצאות כבר כאן.</p> <p>לחסרי סבלנות - הצלחתי להגיע ל־150%-200% של ביצועי caffe-opencl ו־plaidml על פלטפורמת amd ו־nvidia ולהגיע לכ־50% עד 70% של ביצועי המימושים הספציפיים שלהם על בסיס cudnn/miopen.</p> <p>כל התוצאות:</p> <p><a href="https://github.com/artyom-beilis/dlprimitives/blob/master/docs/summary.md">https://github.com/artyom-beilis/dlprimitives/blob/master/docs/summary.md</a></p> <p>סיכום לעצלנים - ממוצע על 5 רשתות נפוצות alexnet, resnet18, resnet50, vgg, mobilenet:</p> <table dir="ltr"> <thead> <tr> <th>GPU</th> <th>Batch</th> <th>Train, Cuda/HIP</th> <th>Test, Cuda/HIP</th> <th>Train, Plaidml/Caffe</th> <th>Test, Plaidml/Caffe</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>gtx960</td> <td>16</td> <td>51%</td> <td>60.73%</td> <td>171%</td> <td>167.33%</td> </tr> <tr> <td>gtx960</td> <td>8</td> <td>59%</td> <td>72.03%</td> <td>187%</td> <td>155.25%</td> </tr> <tr> <td>gtx1080</td> <td>16</td> <td>42%</td> <td>41.34%</td> <td>207%</td> <td>137.52%</td> </tr> <tr> <td>rtx2060s</td> <td>16</td> <td>49%</td> <td>57.53%</td> <td>211%</td> <td>149.48%</td> </tr> <tr> <td>rx560</td> <td>16</td> <td>53%</td> <td>56.82%</td> <td>153%</td> <td>115.63%</td> </tr> <tr> <td>rx560</td> <td>8</td> <td>55%</td> <td>54.19%</td> <td>172%</td> <td>122.64%</td> </tr> <tr> <td>intel-hd530</td> <td>8</td> <td></td> <td></td> <td>109%</td> <td>66.12%</td> </tr> </tbody> </table> <p>אומנם זו התחלה אבל כבר התחלה טובה!</p> </div> מקוביות לכוכבים http://artyom.cppcms.com/post/329 http://artyom.cppcms.com/post/329 <div style="direction:rtl"> <p>לאחרונה רכשתי <a href="https://www.celestron.com/products/astromaster-102az-telescope">טלסקופ פשוט וחזק</a> וצללתי לתחום שעניין אותי עוד מילדות - אסטרונומיה. בתור מתחיל אחת הבעיות הקשות ביותר זה למצוא את גרמי השמיים שאתה מעוניין לצפות בהם. מובן שיש לא מעט אפליקציות "פלניטריום" חופשיות וסוגרות כמו Google SkyMap שמקלות על החיפושים. בסופו של דבר זה לא מסובך למצוא בשמיים משהו בהיר כמו ירח, כוכב לכת או קלאסטר פליאדות - כי גם בתוך העיר רואים את הדברים הבהירים ביותר.</p> <p>הבעיה זה למצוא את הדברים שעמומים יותר - שבשבילם קונים טלסקופ בקוטר גדול - שיאסוף הרבה אור. אז איך מוצאים מה שלא רואים בעיניים? יש מספר שיטות:</p> <ol> <li>לקנות טלסקופ עם חצובה רובוטית שתדע לכוון אותך לכל גרם שמיים שתרצה תמורת סוכם לא סימלי. בשביל חובב אסטרונומיה מתחיל מדובר בסוכם כסף לא מבוטל.</li> <li>זה להשתמש בשיטת <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Star_hopping">star hopping</a>.</li> </ol> <h2>אז במה מדבור?</h2> <p>הרעיון זה למצוא נקודות ייחוס - כוכבים שקל לזהות ולזוז מהם בכיוון הרצוי. לדוגמה:</p> <p><img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/be/Canis_Major_IAU.svg/500px-Canis_Major_IAU.svg.png" alt="כלב גדול" /></p> <p>אם רוצים למצוא קלאסטר M41 (שמסומן בעיגול צהוב) אז אפשר למצוא את סיריוס ואת אדרה ולכיוון את הטלסקופ למיקום של 1/3 ו־2/3 ביניהם. כמובן שזה דורש: (א) שבסביבת האוביקט שאתה מחפש יהיו כוכבים בהירים וקלים לזיהוי. (ב) שנקודות ייחסו יהיו קלות להערכה בעין. שיטה זו דורשת גם הרבה מיומנות וגם שמיים חשוכים יחסית כדי להקל על הניווט מה שלא תמיד מתאפשר בתנאי העיר.</p> <p>ומה לגבי אפליקציות כמו SkyMap הרי הן יודעות לכוון אותך למקום הרצוי? הבעיה שלסנסורים של טלפון יש שגיאה המגיע עד כ־<a href="https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01404-5">5 מעלות בערך</a> בעוד ששדה הראיה של טלסקופ טיפוסי למתחילים נע בין 1.0 ל־2.5 מעלות. אבל זו רק חצי בעיה. השגיאה של המצפן יכולה להגיע עד עשרות מעלות. מה שהופך כל תוכנות הפלנטריום לא רלונטיות לכיוון מדויק של הטלסקופ אלא רק להערכה כללית של כיוון הצפייה.</p> <h2>אז עלה בראשי רעיון</h2> <p>אומנם הסנסורים לא מדויקים אבל לטלפון יש גם סנסור gyro. אפשר לקרוא אותם בעזרת <a href="https://www.w3.org/TR/orientation-event/">Device Orientation Event</a> ואז אם במקום למדוד את הכיוון האובסולטי למדוד את השינוי נוכל להגיע לדיוק יותר גבוה! גם בציר גובה בגם בציר הכיוון (מצפן)</p> <p>כיוון שאני מעולם לא פיתחתי אפליקציות אז בחרתי לעבור עם WebApi ולממש הכל ב־JavaScript. בצורה זו אוכל בקלות לבנות אפליקציה גם ל־Android וגם ל־iPhone (כי הרבה חובבי אסטרונומיה אוהבים iPhoneים). בסה"כ מדובר בקצת גיאומטריה חישובית וגם בבסיס הנתונים.</p> <p>כיוון שהתכוונתי לבנות אפליקצית קוד פתוח אז יכולתי לדוג קוד פחות או יותר מכל מקום כולל מכוסה ב־GPL. ומצאתי</p> <ul> <li>את הכוכבים ובעיקר קבוצות כוכבים מצאתי פה: <a href="https://github.com/eleanorlutz/western_constellations_atlas_of_space">https://github.com/eleanorlutz/western_constellations_atlas_of_space</a></li> <li>את אוסף ה־Deep Space Objects מצאתי כאן: <a href="https://github.com/mattiaverga/OpenNGC">https://github.com/mattiaverga/OpenNGC</a></li> <li>את הפנקציות לחישוב מיקום כוכבי הלכת מצאתי כאן: <a href="https://github.com/TheSiebi/SpacePointer">https://github.com/TheSiebi/SpacePointer</a></li> </ul> <p>כל מה שנשאר לי זה להמיר את ה־csvים ל־JSON להמיר כמה פונקציות חישוביות מ־python ל־javascript ולהסתבך בהרבה טרנספורמציות לינאריות. וכמון לכתוב גם UI נחמד.</p> <p>אז הנה התוצאה: <a href="https://artyom-beilis.github.io/skyhopper.html">https://artyom-beilis.github.io/skyhopper.html</a> לטלפון חכם בלבד.</p> <p>וכמבו הנה הקוד: <a href="https://github.com/artyom-beilis/skyhopper">https://github.com/artyom-beilis/skyhopper</a></p> <h2>אז איך זה עובד?</h2> <ul> <li>אתה מחבר את הטלפון לטלסקופ</li> <li>מכוון אותו לכוכב שקל לזהות</li> <li>מבצע איפוס ע"י לחיצה על כוכב שכיוונת אליו במפת הכוכבים על המסך</li> <li>בוחר את המטרה בה אתה מעוניין לצפות</li> <li>מזיז אל הטלסקופ בהתאם להוראות והאפליקציה מודדת את התזוזה ונותנת משוב - מודדת את שינוי הזווית בגובה וברוחב הנדרש ומכוונת אותך ליעד!</li> </ul> <p>בדקתי את האפליקציה כבר מספר לילות ובד"כ מגיע בדיוק למטרה! לפעמים הג'ירו מאבד כיוון אבל בכל מקרה מומלץ לבצע איפוס לפני כל תזוזה לאובייקט חדש.</p> <p>כך הצלחתי למצוא מספר לא מבוטל של גרמי שמיים בתנאי עיר שבכלל לא חלמתי למצוא אותם לפני!</p> <h2>מסקנות מתחום כתיבת הקוד</h2> <p>זו נראה לי הפעם הראשונה שהשתמשתי במספר רב של מקורות שאפילו מופיעים תחת רישיון GPL. מה שׁזירז את הפיתוח בצורה דרמטית. קיבלתי מהר משוב מאנשים בתחום אסטרונומיה שעזרו לי לשפר את הממשק עם הצעות מאוד נכונות. כל זה אפשר לי להגיע לתוצאה די מוגמרת תוך מספר ערבים</p> </div> רשתות נוירונים בקוד פתוח... תמונת מצב http://artyom.cppcms.com/post/328 http://artyom.cppcms.com/post/328 <div style="direction:rtl"> <p>כידוע היום שוק ה־deep learning נשלט באופן <a href="http://artyom.cppcms.com/post/324">כמעט בלעדי</a> ע"י nVidia. אומנם כל תשתיות למידה החישובית הפופולריות כגן TensorFlow, PyTorch, Caffe, MXNet ואחרות משוחררות כקוד פתוח, אבל בליבו של כל אחד מהם, ללא יוצא מן הכלל, רצות ספריות cublas ו־cudnn המאפשרות לנצל את החומרה בצורה מיטבית. כולן כמובן קוד בסגור ומסוגר הרץ על בסיס CUDA. כמובן, גם הוא API פרטי וקנייני של חברת nVidia.</p> <p>אקדים ואומר: אין אני טוען שהסכנה כאן כי החברה "המרושעת" תשתלט על בינה מלאכותית ותקים skynet מתחת לרגליים שלנו. לא, בסה"כ מדובר במימוש פעולות מתמטיות בסיסיות מוגדרות היטב בצורה יעילה להפליא.</p> <h2>אבל אני רוצה קוד פתוח?</h2> <p>אז יש מספר פתרונות וכיוונים:</p> <ol> <li>לאמן הכל ב־CPU בלבד.</li> <li>להשתמש בתשתית ROCm של AMD.</li> <li>להשתמש ב־OpenCL במקום ב־CUDA ואז חוץ מדרייבר של nVidia הכל יהיה פתוח (פחות או יותר)</li> </ol> <p> <a href="/post/328">המשך...</a> </p> </div> משפטנים מונעים בדיקות בנתב"ג? http://artyom.cppcms.com/post/327 http://artyom.cppcms.com/post/327 <div style="direction:rtl"> <p>טענת תומכי נתניהו: "משפטנים מנעו בדיקות בנתב"ג".</p> <p>האם יש בסיס לטענה: אכן, במדינת ישראל למטופל יש זכות להימנע מטיפול. למשל: גם זכות לסרב לקחת חיסון או להיבדק ע"י רופא.</p> <p>אז האם יש אמת בזה שמשפטנים מונעים בדיקות?</p> <p>אז שרת המשפטים לשעבר טוענת לאחר התייעמות עם משפטנים כי יש אמת מסויימת בטענה זו. אבל גם יש מעקף קל מאוד! מי שלא רוצה להיבדק שיילך לבידוד במלונית (ואז כמובן כולם יעדיפו לעשות בדיקה)</p> <p>האם מה שאיילת שקד אמרה זה שטויות או שיש לזה בסיס משפטי?</p> <p>מדינה יכולה לדרוש ואף לאכוף בידוד ואף במתקנים (מלוניות)- למעשה הכנסת נוסעים שחוזרים מחול למלוניות חוקית לחלוטין - עובדה</p> <p>גם המדינה אומרת אפשר לקצר בידוד קורונה במידה ומבצעים בדיקות - עובדה מקצרים מ־14 ל־10 ימים בכפוף לבדיקות - עובדה.</p> <p>אז האם יש פתרון משפטי טריוויאלי לסוגיה - גם למי שאינו משפטן זה ברור לחלוטין - ישנו. אז שיפסיקו לבלבל את המוח עם מנדלבליט. מה שגם אין לו גם שום אינטרס - הרי זה לא קשור בביבי.</p> </div>