Unterstützte Referenzmodelle

Cloud TPU bietet eine Reihe von Referenzmodellen, die für ein schnelles und genaues Training optimiert sind.

Cloud TPU unterstützt die folgenden Haupt- und Nebenversions-Releases von TensorFlow, PyTorch und JAX/FLAX. Die TensorFlow-Releasenummerierung hat sich mit Version 2.5.0 geändert. Wichtige TensorFlow-Releasenummern enden mit '0' und alle Patch-Release-Nummern enden mit Nummern, die größer als '0' sind. TF 2.5.0 ist beispielsweise eine Hauptversion und TF 2.5.1 eine Nebenversion. Damit Sie die neueste unterstützte Framework-Version ausführen können, müssen Sie prüfen, ob es Patch-Releases für den Hauptrelease gibt. In diesem Fall können Sie den zuletzt unterstützten Patchrelease anstelle des Hauptreleases ausführen.

Framework	Hauptversion	Modellkategorie	Referenzmodelle	Unterstützte Versionen
TensorFlow	2.x	Klassifizierung von Bildern	ResNet-2.x, MNIST-2.x, EfficientNet-2.x	2.1 / 2.2 / 2.3
		Sprachmodellierung	Transformer-2.x, BERT-2.x	2.1 / 2.2 / 2.3
		Objekterkennung	RetinaNet-2.x	2.1 / 2.2 / 2.3
		Bildsegmentierung	Mask-RCNN-2.x	2.2; 2.3; 2.4; 2.5.0
		Bildsegmentierung	ShapeMask-2.x	2.3 / 2.4
		Empfehlungssysteme	DLRM-2.x, DCN-2.x	2.5.0; 2.6.2; 2.6.5; 2.7.0; 2.7.3
		Empfehlungssysteme	NCF-2.x	2.3 / 2.4
	1.x	Klassifizierung von Bildern	ResNet, AmoebaNet, MNasNet, MNIST, EfficientNet	1.15
		Sprachmodellierung	Transformator, BERT	1.15
		Objekterkennung	RetinaNet	1.15
PyTorch	1.x	Klassifizierung von Bildern	ResNet-PyTorch	1.12
		Sprachmodellierung	FairSeq Transformer, FairSeq RoBERTa Wav2Vec2	1.12
		Spracherkennung	Wav2Vec2,	1.12
		Empfehlungssysteme	DLRM	1.12
JAX/FLAX	Neueste	Klassifizierung von Bildern	ResNet50	Neu