Modèles testés - Amazon SageMaker

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Modèles testés

Les sections démontables suivantes fournissent des informations sur les modèles d'apprentissage automatique testés par l'équipe Amazon SageMaker Neo. Développez la section réductible en fonction de votre cadre pour vérifier si un modèle a été testé.

Note

Ceci n'est pas une liste complète de modèles qui peuvent être compilés avec Neo.

Consultez Cadres pris en charge et SageMaker Neo Supported Operators pour savoir si vous pouvez compiler votre modèle avec SageMaker Neo.

Modèles

ARMV8

ARMMali

Ambarella CV22

Nvidia

Panorama

TI TDA4VM

Qualcomm 03 QCS6

X86_Linux

X86_Windows

AlexNet

Resnet50

X

X

X

X

X

X

X

YOLOv2

X

X

X

X

X

YOLOv2_minuscule

X

X

X

X

X

X

X

YOLOv3_416

X

X

X

X

X

YOLOv3_minuscule

X

X

X

X

X

X

X

Modèles

ARMV8

ARMMali

Ambarella CV22

Nvidia

Panorama

TI TDA4VM

Qualcomm 03 QCS6

X86_Linux

X86_Windows

AlexNet

X

Densenet121

X

DenseNet201

X

X

X

X

X

X

X

X

GoogLeNet

X

X

X

X

X

X

X

Inceptionv3

X

X

X

X

X

MobileNet0,75

X

X

X

X

X

X

MobileNet1,0

X

X

X

X

X

X

X

MobileNetV2_0,5

X

X

X

X

X

X

MobileNetV2_1.0

X

X

X

X

X

X

X

X

X

MobileNetV3_Large

X

 X

X

X

X

X

X

X

X

MobileNetV3_Petit

X

X

X

X

X

X

X

X

X

ResNeSt50

X

X

X

X

ResNet18_v1

X

X

X

X

X

X

X

ResNet18_v2

X

X

X

X

X

X

ResNet50_v1

X

X

X

X

X

X

X

X

ResNet50_v2

 X

X

X

X

X

X

X

X

ResNext101_32x4d

ResNext50 x 32 x 4

X

X

X

X

X

X

SENet_154

X

X

X

X

X

SE_ 50 x 32 x 4 ResNext

X

X

X

X

 X

X

X

SqueezeNet1,0

X

X

X

X

X

X

X

SqueezeNet1.1

X

X

X

X

X

X

X

X

VGG11

X

X

X

X

X

X

X

Xception

X

X

X

X

X

X

X

X

darknet53

X

X

X

X

X

X

X

resnet18_v1b_0.89

X

X

X

X

X

X

resnet50_v1d_0.11

X

X

X

X

X

X

resnet50_v1d_0.86

X

X

X

X

X

X

X

X

ssd_512_mobilenet1.0_coco

X

X

X

X

X

X

X

ssd_512_mobilenet1.0_voc

X

X

X

X

X

X

X

ssd_resnet50_v1

X

X

X

X

X

X

yolo3_darknet53_coco

X

X

X

X

X

yolo3_mobilenet1.0_coco

X

X

X

X

X

X

X

deeplab_resnet50

X

Modèles

ARMV8

ARMMali

Ambarella CV22

Nvidia

Panorama

TI TDA4VM

Qualcomm 03 QCS6

X86_Linux

X86_Windows

denseet121

X

X

X

X

X

X

X

X

densenet201

X

X

X

X

X

X

X

inception_v3

X

X

X

X

X

X

X

mobilenet_v1

X

X

X

X

X

X

X

X

mobilenet_v2

X

X

X

X

X

X

X

X

resnet152_v1

X

X

X

resnet152_v2

X

X

X

resnet50_v1

X

X

X

X

X

X

X

resnet50_v2

X

X

X

X

X

X

X

X

vgg16

X

X

X

X

X

Modèles

ARMV8

ARMMali

Ambarella CV22

Nvidia

Panorama

TI TDA4VM

Qualcomm 03 QCS6

X86_Linux

X86_Windows

AlexNet

X

mobilenetv2-1.0

X

X

X

X

X

X

X

X

resnet18v1

X

X

X

X

resnet18v2

X

X

X

X

resnet50v1

X

X

X

X

X

X

resnet50v2

X

X

X

X

X

X

resnet152v1

X

X

X

X

resnet152v2

X

X

X

X

squeezenet1.1

X

X

X

X

X

X

X

vgg19

X

X

Modèles

ARMV8

ARMMali

Ambarella CV22

Ambarella CV25

Nvidia

Panorama

TI TDA4VM

Qualcomm 03 QCS6

X86_Linux

X86_Windows

denseet121

X

X

X

X

X

X

X

X

X

inception_v3

X

X

X

X

X

X

resnet152

X

X

X

X

resnet18

X

X

X

X

X

X

resnet50

X

X

X

X

X

X

X

X

squeezenet1.0

X

X

X

X

X

X

squeezenet1.1

X

X

X

X

X

X

X

X

X

yolov4

X

X

yolov5

X

X

X

fasterrcnn_resnet50_fpn

X

X

maskrcnn_resnet50_fpn

X

X

TensorFlow

Modèles

ARMV8

ARMMali

Ambarella CV22

Ambarella CV25

Nvidia

Panorama

TI TDA4VM

Qualcomm 03 QCS6

X86_Linux

X86_Windows

densenet201

X

X

X

X

X

X

X

X

X

inception_v3

X

X

X

X

X

X

X

X

mobilenet100_v1

X

X

X

X

X

X

X

mobilenet100_v2.0

X

X

X

X

X

X

X

X

mobilenet130_v2

X

X

X

X

X

X

mobilenet140_v2

X

X

X

X

X

X

X

X

resnet50_v1.5

X

X

X

X

X

X

X

resnet50_v2

X

X

X

X

X

X

X

X

X

squeezenet

X

X

X

X

X

X

X

X

X

mask_rcnn_inception_resnet_v2

X

ssd_mobilenet_v2

X

X

faster_rcnn_resnet50_lowproposals

X

rfcn_resnet101

X

TensorFlow.Keras

Modèles

ARMV8

ARMMali

Ambarella CV22

Nvidia

Panorama

TI TDA4VM

Qualcomm 03 QCS6

X86_Linux

X86_Windows

DenseNet121

X

X

X

X

X

X

X

DenseNet201

X

X

X

X

X

X

Inceptionv3

X

X

X

X

X

X

X

MobileNet

X

X

X

X

X

X

X

MobileNetv2

X

X

X

X

X

X

X

NASNetLarge

X

X

X

X

NASNetMobile

X

X

X

X

X

X

X

ResNet101

X

X

X

X

ResNet101V2

X

X

X

X

ResNet152

X

X

X

ResNet152 v2

X

X

X

ResNet50

X

X

X

X

X

X

ResNet50 V2

X

X

X

X

X

X

X

VGG16

X

X

X

X

Xception

X

X

X

X

X

X

X
TensorFlow-Lite (FP32)

Modèles

ARMV8

ARMMali

Ambarella CV22

Nvidia

Panorama

TI TDA4VM

Qualcomm 03 QCS6

X86_Linux

X86_Windows

i.MX 8M Plus

densenet_2018_04_27

X

X

X

X

X

inception_resnet_v2_2018_04_27

X

X

 X

X

inception_v3_2018_04_27

X

X

X

X

X

inception_v4_2018_04_27

X

X

X

X

X

mnasnet_0.5_224_09_07_2018

X

X

X

X

X

mnasnet_1.0_224_09_07_2018

X

X

X

X

X

mnasnet_1.3_224_09_07_2018

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.25_128

X

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.25_224

X

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.5_128

X

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.5_224

X

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.75_128

X

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.75_224

X

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_1.0_128

X

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_1.0_192

X

X

X

X

X

X

mobilenet_v2_1.0_224

X

X

X

X

X

X

resnet_v2_101

X

X

X

X

squeezenet_2018_04_27

X

X

X

X

X

TensorFlow-Lite (INT8)

Modèles

ARMV8

ARMMali

Ambarella CV22

Nvidia

Panorama

TI TDA4VM

Qualcomm 03 QCS6

X86_Linux

X86_Windows

i.MX 8M Plus

inception_v1

X

X

inception_v2

X

X

inception_v3

X

X

X

X

X

inception_v4_299

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.25_128

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.25_224

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.5_128

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.5_224

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.75_128

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.75_224

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_1.0_128

X

X

X

X

mobilenet_v1_1.0_224

X

X

X

X

X

mobilenet_v2_1.0_224

X

X

X

X

X

deeplab-v3_513

X