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Modèles officiels compatibles

Cloud TPU et TensorFlow fournissent l'ensemble suivant de modèles de référence officiels valides qui ont été optimisés pour un entraînement rapide et précis.

Framework Version majeure Catégorie du modèle Modèles de référence Versions compatibles
TensorFlow 2.x Classification d'images ResNet-2.x, MNIST-2.x, EfficientNet-2.x 2.1, 2.2, 2.3, 2.4
Modélisation du langage Transformer-2.x, BERT-2.x 2.1, 2.2, 2.3, 2.4
Modélisation du langage XlNet-2.x 2.4
Détection d'objets RetinaNet-2.x 2.1, 2.2, 2.3, 2.4
Segmentation d'image Mask-RCNN-2.x 2.2, 2,3 et 2,4
Segmentation d'image ShapeMask-2.x 2,3 et 2,4
Systèmes de recommandation NCF-2.x 2,3 et 2,4
1.x Classification d'images ResNet, AmoebaNet, MNasNet, MNIST EfficientNet 1.15
Modélisation du langage Transformer, BERT 1.15
Détection d'objets RetinaNet 1.15
PyTorch 1.x Classification d'images ResNet-PyTorch 1,7
Modélisation du langage FairSeq Transformer, FairSeq RoBERTa 1,7
Systèmes de recommandation Modèle de recommandation de deep learning (DLRM) 1,7