Modelos de referência compatíveis

O Cloud TPU fornece o seguinte conjunto de modelos compatíveis que são otimizados para treinamento rápido e preciso.

A tabela a seguir exibe as versões principais e secundárias do TensorFlow e do PyTorch que atualmente são compatíveis com o Cloud TPU. Para executar a versão mais recente compatível, verifique se há alguma versão de patch para a versão principal que você planeja executar. Nesse caso, é possível executar a última versão de patch compatível em vez da versão principal. Por exemplo, TF 2.4.1 em vez de TF 2.4.

Framework	Versão principal	Categoria do modelo	Modelos de referência	Versões compatíveis
TensorFlow	2.x	Classificação de imagens	ResNet-2.x, MNIST-2.x, EfficientNet-2.x	2.1, 2.2, 2.3, 2.4
		Modelagem de linguagem	Transformer-2.x, BERT-2.x	2.1, 2.2, 2.3, 2.4
		Modelagem de linguagem	XlNet-2.x	2.4
		Detecção de objetos	RetinaNet-2.x	2.1, 2.2, 2.3, 2.4
		Segmentação de imagens	Mask-RCNN-2.x	2.2, 2.3, 2.4
		Segmentação de imagens	ShapeMask-2.x	2.3, 2.4
		Sistemas de recomendação	NCF-2.x	2.3, 2.4
	1.x	Classificação de imagens	ResNet, AmoebaNet, MNasNet, MNIST, EfficientNet	1.15
		Modelagem de linguagem	Transformer, BERT	1.15
		Detecção de objetos	RetinaNet	1.15
PyTorch	1.x	Classificação de imagens	ResNet-PyTorch	1,7
		Modelagem de linguagem	FairSeq Transformer, FairSeq RoBERTa	1,7
		Sistemas de recomendação	DLRM	1,7