Unterstützte Referenzmodelle

Cloud TPU bietet die folgenden Referenzmodelle, die für schnelles Training mit hoher Genauigkeit optimiert sind.

In der folgenden Tabelle sind die Haupt- und Nebenversionen von TensorFlow und PyTorch aufgeführt, die derzeit von Cloud TPU unterstützt werden. Wenn Sie die neueste unterstützte Version ausführen möchten, prüfen Sie, ob es Patchreleases für die Hauptversion gibt, die Sie ausführen möchten. Ist dies der Fall, können Sie den neuesten unterstützten Patch-Release anstelle des Hauptversionen Releases verwenden, z. B. TF 2.4.1 anstelle von TF 2.4.

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, 2.4
		Sprachmodellierung	Transformer-2.x, BERT-2.x	2.1, 2.2, 2.3, 2.4
		Sprachmodellierung	XlNet-2.x	2.4
		Objekterkennung	RetinaNet-2.x	2.1, 2.2, 2.3, 2.4
		Bildsegmentierung	Mask-RCNN-2.x	2.2, 2.3, 2.4
		Bildsegmentierung	ShapeMask-2.x	2.3, 2,4
		Empfehlungssysteme	NCF-2.x	2.3, 2,4
	1.x	Klassifizierung von Bildern	ResNet AmoebaNet, MNasNet, MNIST, EfficientNet	1.15
		Sprachmodellierung	Transformer, BERT	1.15
		Objekterkennung	RetinaNet	1.15
PyTorch	1.x	Klassifizierung von Bildern	ResNet-PyTorch	1,7
		Sprachmodellierung	FairSeq Transformer, FairSeq RoBERTa	1,7
		Empfehlungssysteme	DLRM	1,7