Modelos de referencia compatibles

Cloud TPU proporciona un conjunto de modelos de referencia optimizados para un entrenamiento rápido y preciso.

Cloud TPU admite las siguientes versiones de framework principales y secundarias de TensorFlow, PyTorch y JAX/FLAX. La numeración de las versiones de TensorFlow cambió con la versión 2.5.0. Los números de versión principales de TensorFlow terminan en '0' y todos los números de versión de parche finalizan con números superiores a '0'. Por ejemplo, TF 2.5.0 es una actualización importante y TF 2.5.1 es una versión secundaria. Para ejecutar la última versión del framework compatible, comprueba si hay versiones de parches en la versión principal. Si es así, puedes ejecutar la versión de parche más reciente compatible en lugar de la versión principal.
Framework Versión principal Categoría del modelo Modelos de referencia Versiones compatibles
TensorFlow 2.x Image Classification ResNet-2.x, MNIST-2.x, eficientesNet-2.x 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5.0, 2.6.2, 2.6.5, 2.7.0, 2.7.3, 2.8.0, 2.8.2 y 2.9.1
Modelado de lenguajes Transformer-2.x, BERT-2.x 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5.0, 2.6.2, 2.6.5, 2.7.0, 2.7.3, 2.8.0, 2.8.2 y 2.9.1
Detección de objetos RetinaNet‑2.x 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5.0, 2.6.2, 2.6.5, 2.7.0, 2.7.3, 2.8.0, 2.8.2 y 2.9.1
Image segmentation Mask-RCNN-2.x 2.2, 2.3, 2.4, 2.5.0, 2.6.2, 2.6.5, 2.7.0, 2.7.3, 2.8.0, 2.8.2 y 2.9.1
Image segmentation ShapeMask-2.x 2.3, 2.4, 2.5.0, 2.6.2, 2.6.5, 2.7.0, 2.7.3, 2.8.0, 2.8.2 y 2.9.1
Sistemas de recomendación DLRM-2.x, DCN-2.x 2.5.0, 2.6.2, 2.6.5, 2.7.0, 2.7.3, 2.8.0, 2.8.2 y 2.9.1
Sistemas de recomendación NCF-2.x 2.3, 2.4, 2.5.0, 2.6.2, 2.6.5, 2.7.0, 2.7.3, 2.8.0, 2.8.2 y 2.9.1
1.x Image Classification ResNet, AmoebaNet, MNasNet, MNIST, EfficientNet 1.15
Modelado de lenguajes Transformador, BERT 1.15
Object Detection RetinaNet 1.15
PyTorch 1.x Image Classification ResNet-PyTorch 1.12
Modelado de lenguajes FairSeq Transformer, FairSeq RoBERTa Wav2Vec2 1.12
Reconocimiento de voz Wav2Vec2. 1.12
Sistemas de recomendación DLRM 1.12
JAX/FLAX Más reciente Image Classification ResNet50 Más reciente