Modèles de référence compatibles

Cloud TPU fournit les modèles de référence suivants, optimisés pour un entraînement rapide et précis.

Framework	Version majeure	Catégorie du modèle	Modèles de référence	Versions compatibles
TensorFlow	2.x	Classification d'images	ResNet-2.x, MNIST-2.x, EfficientNet-2.x	2.1, 2.2, 2.3, 2.4
		Modélisation du langage	Transformer-2.x, BERT-2.x	2.1, 2.2, 2.3, 2.4
		Modélisation du langage	XlNet-2.x	2.4
		Détection d'objets	RetinaNet-2.x	2.1, 2.2, 2.3, 2.4
		Segmentation d'image	Mask-RCNN-2.x	2.2, 2,3 et 2,4
		Segmentation d'image	ShapeMask-2.x	2,3 et 2,4
		Systèmes de recommandation	NCF-2.x	2,3 et 2,4
	1.x	Classification d'images	ResNet, AmoebaNet, MNasNet, MNIST EfficientNet	1.15
		Modélisation du langage	Transformer, BERT	1.15
		Détection d'objets	RetinaNet	1.15
PyTorch	1.x	Classification d'images	ResNet-PyTorch	1,7
		Modélisation du langage	FairSeq Transformer, FairSeq RoBERTa	1,7
		Systèmes de recommandation	Modèle de recommandation de deep learning (DLRM)	1,7