Instructivos

Sprint

• Migra a la API de TPUEstimator

  En este instructivo, se describe cómo convertir un programa modelo que usa la API de Estimator en uno que usa la API de TPUEstimator.

Clasificación de imágenes

• Ejecuta MNIST en Cloud TPU (TF 2.x)

  Modelo de clasificación de imágenes MNIST que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Ejecuta MNIST en Cloud TPU (TF 1.x)

  Modelo de clasificación de imágenes MNIST que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Entrena ResNet en Cloud TPU (TF 2.x)

  Modelo de clasificación de imágenes ResNet que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Entrena ResNet en Cloud TPU (TF 1.x)

  Modelo de clasificación de imágenes ResNet que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• (PyTorch) Entrena ResNet en Cloud TPU

  Modelo de clasificación de imágenes ResNet que usa PyTorch y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Entrena MnasNet en Cloud TPU (TF 1.x)

  Modelo de clasificación de imágenes MnasNet que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Entrena de E eficienteNet en Cloud TPU (TF 1.x)

  Modelo de clasificación de imágenes EfficientNet que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Entrena de E eficienteNet en Cloud TPU (TF 1.x)

  Modelo de clasificación de imágenes EfficientNet que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Entrena de AmoebaNet-D en Cloud TPU (TF 1.x)

  Modelo de clasificación de imágenes AmoebaNet que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Ejecuta Inception en Cloud TPU (TF 1.x)

  Guía para entrenar los modelos Inception en Cloud TPU.

• Ejecución Deeplab v3 en Cloud TPU (TF 1.x)

  Guía para entrenar el modelo Deeplab v3 en Cloud TPU.

Detección de objetos

• Entrena RetinaNet en Cloud TPU (TF 1.x)

  Modelo de detección de objetos RetinaNet que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Entrena RetinaNet en Cloud TPU (TF 2.x)

  Modelo de detección de objetos RetinaNet que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Entrena ShapeMask en Cloud TPU (TF 1.x)

  Modelo de detección de objetos ShapeMask que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

• Máscara de entrenamiento RCNN en Cloud TPU (TF 1.x)

  Modelo Mask RCNN que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

Sistemas de recomendación

• (PyTorch) Entrena el modelo DLRM en Cloud TPU

  Guía para entrenar el modelo PyTorch DLRM en Cloud TPU.

• Entrena un modelo de filtrado colaborativo neuronal en Cloud TPU (TF 2.x)

  Una implementación del framework de filtrado colaborativo neuronal (NCF) con el modelo de factorización de matrices neuronal (NeuMF)

Procesamiento distribuido en un pod

• Modelos de entrenamiento (PyTorch) en pods de Cloud TPU

  Modelo de clasificación de imágenes ResNet-50 que usa PyTorch y está optimizado para ejecutarse en un pod de Cloud TPU.

Procesamiento de lenguaje natural

• BERT Función de ajuste con Cloud TPU: Tareas de clasificación de oraciones y pares (OF 2.x)

  Descubre cómo usar las representaciones de codificador bidireccional de transformadores (BERT) con Cloud TPU.

• BERT Función de ajuste con Cloud TPU: Tareas de clasificación de oraciones y pares de oraciones (TF 1.x)

  Descubre cómo usar las representaciones de codificador bidireccional de transformadores (BERT) con Cloud TPU.

• (PyTorch) Entrenamiento previo de FairSeq RoBERTa en Cloud TPU

  Guía para entrenar previamente la versión FairSeq del modelo RoBERTa en Cloud TPU con el conjunto de datos público wikitext-103.

Transformador T2T

• Entrenamiento del transformador en Cloud TPU (TF 2.x)

  Guía de entrenamiento del modelo Transformer con Tensor2Tensor en Cloud TPU para la traducción de inglés y alemán.

• Ejecuta el transformador con Tensor2Tensor en Cloud TPU (TF 1.x)

  Guía para entrenar el modelo Transformer con Tensor2Tensor en Cloud TPU para la traducción, el modelado de lenguaje y el análisis de opiniones.

• (PyTorch) Entrenamiento del tranformador FairSeq en Cloud TPU

  Guía para entrenar la versión FairSeq del modelo Transformer en Cloud TPU y ejecutar la tarea de traducción WMT 18 cuando se traduce de inglés a alemán.

• Ejecuta el reconocimiento de voz automático en Cloud TPU (TF 1.x)

  Modelo de voz-texto que usa TensorFlow y está optimizado para ejecutarse en Cloud TPU.

Integraciones del servicio de Google Cloud

• Entrena ResNet con Cloud TPU y GKE

  Usa GKE para administrar los recursos de Cloud TPU cuando entrenas un modelo ResNet.

Más modelos en GitHub

• Más modelos

  Resumen de los modelos adicionales disponibles en GitHub que están optimizados para ejecutarse en Cloud TPU.