Modelos oficiais compatíveis

O Cloud TPU com TensorFlow fornece o seguinte conjunto de modelos oficiais compatíveis otimizados para um treinamento rápido e preciso.

Versão do TensorFlow	Data de início do suporte	Data de conclusão do suporte	Categoria do modelo	Modelos compatíveis
TF 2.3.1	1º de outubro de 2020	(data final ainda não definida)	Classificação de imagens	ResNet-2.x, MNIST-2.x, EfficientNet-2.x,
			Modelagem de linguagem	Transformer-2.x, BERT-2.x
			Detecção de objetos	RetinaNet-2.x
			Segmentação de imagens	Mask-RCNN-2.x, ShapeMask-2.x
			Sistemas de recomendação	NCF-2.x
TF 2.3	28 de julho de 2020	(data final ainda não definida)	Classificação de imagens	ResNet-2.x, MNIST-2.x, EfficientNet-2.x,
			Modelagem de linguagem	Transformer-2.x, BERT-2.x
			Detecção de objetos	RetinaNet-2.x
			Segmentação de imagens	Mask-RCNN-2.x, ShapeMask-2.x
			Sistemas de recomendação	NCF-2.x
TF 2.2.1	7 de outubro de 2020	(data final ainda não definida)	Classificação de imagens	ResNet-2.x, MNIST-2.x, EfficientNet-2.x,
			Modelagem de linguagem	Transformer-2.x, BERT-2.x
			Detecção de objetos	RetinaNet-2.x
			Segmentação de imagens	Mask-RCNN-2.x
TF 2.2	8 de maio de 2020	(data final ainda não definida)	Classificação de imagens	ResNet-2.x, MNIST-2.x, EfficientNet-2.x,
			Modelagem de linguagem	Transformer-2.x, BERT-2.x
			Detecção de objetos	RetinaNet-2.x
			Segmentação de imagens	Mask-RCNN-2.x
TF 2.1.2	30 de outubro de 2020	(data final ainda não definida)	Classificação de imagens	ResNet-2.x, MNIST-2.x
			Modelagem de linguagem	Transformer-2.x, BERT-2.x
			Detecção de objetos	RetinaNet-2.x
TF 2.1.1	21 de maio de 2020	(data final ainda não definida)	Classificação de imagens	ResNet-2.x, MNIST-2.x
			Modelagem de linguagem	Transformer-2.x, BERT-2.x
			Detecção de objetos	RetinaNet-2.x
TF 2.1	9 de janeiro de 2020	30 de junho de 2020	Classificação de imagens	ResNet-2.x, MNIST-2.x
			Modelagem de linguagem	Transformer-2.x, BERT-2.x
			Detecção de objetos	RetinaNet-2.x
TF 1.15.4	21 de outubro de 2020	(data final ainda não definida)	Classificação de imagens	ResNet, AmoebaNet, EfficientNet, MNasNet, MNIST
			Modelagem de linguagem	Transformer, BERT
			Detecção de objetos	RetinaNet
			Segmentação de imagens	Mask RCNN, ShapeMask
TF 1.15.3	29 de maio de 2020	(data final ainda não definida)	Classificação de imagens	ResNet, AmoebaNet, EfficientNet, MNasNet, MNIST
			Modelagem de linguagem	Transformer, BERT
			Detecção de objetos	RetinaNet
			Segmentação de imagens	Mask RCNN, ShapeMask
TF 1.15.2	12 de maio de 2020	30 de junho de 2020	Classificação de imagens	ResNet, AmoebaNet, EfficientNet, MNasNet, MNIST
			Modelagem de linguagem	Transformer, BERT
			Detecção de objetos	RetinaNet
			Segmentação de imagens	Mask RCNN, ShapeMask
TF 1.15	22 de outubro de 2019	30 de junho de 2020	Classificação de imagens	ResNet, AmoebaNet, EfficientNet, MNasNet, MNIST
TF 1.14	19 de julho de 2019	30 de junho de 2020	Classificação de imagens	ResNet, AmoebaNet, EfficientNet, MNasNet, MNIST
			Modelagem de linguagem	Transformer
			Detecção de objetos	RetinaNet, Mask RCNN
TF 1.13	11 de março de 2019	30 de junho de 2020	Classificação de imagens	ResNet, AmoebaNet, MNasNet, MNIST
			Modelagem de linguagem	Transformer
			Detecção de objetos	RetinaNet

A versão tf-nightly do TensorFlow está disponível apenas para uso experimental. Ela é criada todas as noites e pode ser instável. Ela não é oficialmente compatível e não deve ser usada em ambientes de produção.

Versão PyTorch	Data de início do suporte	Data de conclusão do suporte	Categoria do modelo	Modelos compatíveis
PyTorch 1.x	17 de outubro de 2019	(data final ainda não definida)	Classificação de imagens	ResNet
			Modelagem de linguagem	FairSeq Transformer, FairSeq RoBERTa
			Sistemas de recomendação	DLRM