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