TensorFlow は、研究や本番環境で使用できるオープンソースの機械学習ライブラリです。Cloud TPU のすべてのバージョンで、モデルのトレーニングと評価に使用されています。このページでは、サポートされている TensorFlow と Cloud TPU のバージョンの最新のリストを紹介します。
サポートされている TensorFlow のバージョンと公式モデル
次の表には、現在サポートされている TensorFlow バージョンと、各 TensorFlow バージョンでサポートされているすべての公式モデルが示されています。
TensorFlow のバージョン | サポート開始 | サポート終了 | モデルカテゴリ | サポートされているモデル |
---|---|---|---|---|
TF 2.3.1 | 2020 年 10 月 1 日 | (終了日未定) | 画像分類 | ResNet-2.x、 MNIST-2.x、 EfficientNet-2.x、 |
言語モデリング | Transformer-2.x、BERT-2.x | |||
オブジェクト検出 | RetinaNet-2.x | |||
画像セグメンテーション | Mask-RCNN-2.x、 ShapeMask-2.x | |||
推奨システム | NCF-2.x | |||
TF 2.3 | 2020 年 7 月 28 日 | (終了日未定) | 画像分類 | ResNet-2.x、 MNIST-2.x、 EfficientNet-2.x、 |
言語モデリング | Transformer-2.x、BERT-2.x | |||
オブジェクト検出 | RetinaNet-2.x | |||
画像セグメンテーション | Mask-RCNN-2.x、 ShapeMask-2.x | |||
推奨システム | NCF-2.x | |||
TF 2.2.1 | 2020 年 10 月 7 日 | (終了日未定) | 画像分類 | ResNet-2.x、 MNIST-2.x、 EfficientNet-2.x、 |
言語モデリング | Transformer-2.x、BERT-2.x | |||
オブジェクト検出 | RetinaNet-2.x | |||
画像セグメンテーション | Mask-RCNN-2.x | |||
TF 2.2 | 2020 年 5 月 8 日 | (終了日未定) | 画像分類 | ResNet-2.x、 MNIST-2.x、 EfficientNet-2.x、 |
言語モデリング | Transformer-2.x、BERT-2.x | |||
オブジェクト検出 | RetinaNet-2.x | |||
画像セグメンテーション | Mask-RCNN-2.x | |||
TF 2.1.2 | 2020 年 10 月 30 日 | (終了日未定) | 画像分類 | ResNet-2.x、 MNIST-2.x |
言語モデリング | Transformer-2.x、 BERT-2.x | |||
オブジェクト検出 | RetinaNet-2.x | |||
TF 2.1.1 | 2020 年 5 月 21 日 | (終了日未定) | 画像分類 | ResNet-2.x、 MNIST-2.x |
言語モデリング | Transformer-2.x、 BERT-2.x | |||
オブジェクト検出 | RetinaNet-2.x | |||
TF 2.1 | 2020 年 1 月 9 日 | 2020 年 6 月 30 日 | 画像分類 | ResNet-2.x、 MNIST-2.x |
言語モデリング | Transformer-2.x、 BERT-2.x | |||
オブジェクト検出 | RetinaNet-2.x | |||
TF 1.15.4 | 2020 年 10 月 21 日 | (終了日未定) | 画像分類 | ResNet、
AmoebaNet、 EfficientNet、 MNasNet、 MNIST |
言語モデリング | Transformer、 BERT | |||
オブジェクト検出 | RetinaNet | |||
画像セグメンテーション | Mask RCNN、 ShapeMask | |||
TF 1.15.3 | 2020 年 5 月 29 日 | (終了日未定) | 画像分類 | ResNet、
AmoebaNet、 EfficientNet、 MNasNet、 MNIST |
言語モデリング | Transformer、 BERT | |||
オブジェクト検出 | RetinaNet | |||
画像セグメンテーション | Mask RCNN、 ShapeMask | |||
TF 1.15.2 | 2020 年 5 月 12 日 | 2020 年 6 月 30 日 | 画像分類 | ResNet、
AmoebaNet、 EfficientNet、 MNasNet、 MNIST |
言語モデリング | Transformer、 BERT | |||
オブジェクト検出 | RetinaNet | |||
画像セグメンテーション | Mask RCNN、 ShapeMask | |||
TF 1.15 | 2019 年 10 月 22 日 | 2020 年 6 月 30 日 | 画像分類 | ResNet、
AmoebaNet、 EfficientNet、 MNasNet、 MNIST |
TF 1.14 | 2019 年 7 月 19 日 | 2020 年 6 月 30 日 | 画像分類 | ResNet、
AmoebaNet、 EfficientNet、 MNasNet、 MNIST |
言語モデリング | ||||
オブジェクト検出 | RetinaNet、 Mask RCNN | |||
TF 1.13 | 2019 年 3 月 11 日 | 2020 年 6 月 30 日 | 画像分類 | ResNet、
AmoebaNet、 MNasNet、 MNIST |
言語モデリング | ||||
オブジェクト検出 | RetinaNet |
PyTorch バージョン | サポート開始 | サポート終了 | モデルカテゴリ | サポートされているモデル |
---|---|---|---|---|
PyTorch 1.x | 2019 年 10 月 17 日 | (終了日未定) | 画像分類 | ResNet |
言語モデリング | FairSeq Transformer、FairSeq RoBERTa | |||
推奨システム | DLRM |
サポートされている Cloud TPU のバージョン
Cloud TPU のバージョンの選択に関するガイダンスについては、TPU バージョンについてのドキュメントでシステム アーキテクチャのページをご覧ください。 次の表は、サポートされている Cloud TPU のバージョンを記載しています。
Cloud TPU バージョン | サポートの開始 | サポートの終了 |
---|---|---|
v2-8 | 2018 年 2 月 12 日 | (終了日未定) |
v2-32 | 2019 年 5 月 7 日 | (終了日未定) |
v2-128 | 2019 年 5 月 7 日 | (終了日未定) |
v2-256 | 2019 年 5 月 7 日 | (終了日未定) |
v2-512 | 2019 年 5 月 7 日 | (終了日未定) |
v3-8 | 2018 年 10 月 10 日 | (終了日未定) |
v3-32 | 2019 年 5 月 7 日 | (終了日未定) |
v3-128 | 2019 年 5 月 7 日 | (終了日未定) |
v3-256 | 2019 年 5 月 7 日 | (終了日未定) |
v3-512 | 2019 年 5 月 7 日 | (終了日未定) |
v3-1024 | 2019 年 5 月 7 日 | (終了日未定) |
v3-2048 | 2019 年 5 月 7 日 | (終了日未定) |