经过测试的模型 - Amazon SageMaker
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

经过测试的模型

以下可折叠部分提供有关 Amazon SageMaker Neo 团队测试的机器学习模型的信息。展开基于您的框架的可折叠部分以检查是否已测试模型。

注意

这不是可使用 Neo 编译的模型的完整列表。

请参阅 支持的框架SageMaker Neo 支持的运算符,以确定是否可以使用 SageMaker Neo 编译模型。

模型

ARM V8

ARM 马里语

阿巴拉 CV22

Nvidia

全景

TI TDA4VM

Qualcomm QCS603

X86_Linux

X86_Windows

格里克网

Resnet50

X

X

X

X

X

X

X

YOLOv2

X

X

X

X

X

YOLOv2_tiny

X

X

X

X

X

X

X

YOLOv3_416

X

X

X

X

X

YOLOv3_tiny

X

X

X

X

X

X

X

模型

ARM V8

ARM 马里语

阿巴拉 CV22

Nvidia

全景

TI TDA4VM

Qualcomm QCS603

X86_Linux

X86_Windows

格里克网

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

MobileNetV3_大型

X

X

X

X

X

X

X

X

MobileNetV3_small

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

X

ResNet50_v1

X

X

X

X

X

X

X

X

ResNet50_v2

X

X

X

X

X

X

X

ResNext101_32x4d

ResNext50_32x4d

X

X

X

X

X

X

SENet_164

X

X

X

X

X

SE_ResNext50_32x4d

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

忽略

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

ssd_512_mobilenet1.0_coco

X

X

X

X

X

X

ssd_512_mobilenet1.0_voc

X

X

X

X

X

X

ssd_resnet50_v1

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

X

模型

ARM V8

ARM 马里语

阿巴拉 CV22

Nvidia

全景

TI TDA4VM

Qualcomm QCS603

X86_Linux

X86_Windows

densenet121

X

X

X

X

X

X

X

X

densenet201

X

X

X

X

X

X

X

开始 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

模型

ARM V8

ARM 马里语

阿巴拉 CV22

Nvidia

全景

TI TDA4VM

Qualcomm QCS603

X86_Linux

X86_Windows

Alexanet

X

X

mobilenetv2-1

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

squeezenet11

X

X

X

X

X

X

X

vgg19

X

X

模型

ARM V8

ARM 马里语

阿巴拉 CV22

Nvidia

全景

TI TDA4VM

Qualcomm QCS603

X86_Linux

X86_Windows

densenet121

X

X

X

X

X

X

X

开始 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

squeezenet10

X

X

X

X

X

X

squeezenet11

X

X

X

X

X

X

X

TensorFlow

模型

ARM V8

ARM 马里语

阿巴拉 CV22

Nvidia

全景

TI TDA4VM

Qualcomm QCS603

X86_Linux

X86_Windows

densenet201

X

X

X

X

X

X

X

开始 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

queezenet

X

X

X

X

X

X

X

X

TensorFlow.Keras

模型

ARM V8

ARM 马里语

阿巴拉 CV22

Nvidia

全景

TI TDA4VM

Qualcomm QCS603

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

ResNet152v2

X

X

X

ResNet50

X

X

X

X

X

X

ResNet50V2

X

X

X

X

X

X

X

VGG16

X

X

X

X

忽略

X

X

X

X

X

X

X

TensorFlow-Lite (FP32)

模型

ARM V8

ARM 马里语

阿巴拉 CV22

Nvidia

全景

TI TDA4VM

Qualcomm QCS603

X86_Linux

X86_Windows

密集网络_2018_04_27

X

X

X

X

X

开始_resnet_v2_2018_04_27

X

X

X

X

起始版本 3_2018_04_27

X

X

X

X

开始 v4_2018_04_27

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

mobilenet_v1_0.25_224

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.5_128

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.5_224

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.75_128

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.75_224

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_1.0_128

X

X

X

X

X

mobilenet_v1_1.0_192

X

X

X

X

X

mobilenet_v2_1.0_224

X

X

X

X

X

resnet_v2_101

X

X

X

X

squeezenet_2018_04_27

X

X

X

X

X

TensorFlow-Lite (INT8)

模型

ARM V8

ARM 马里语

阿巴拉 CV22

Nvidia

全景

TI TDA4VM

Qualcomm QCS603

X86_Linux

X86_Windows

开始 v1

X

开始 v2

X

开始 v3

X

X

X

X

开始 v4_299

X

X

X

X

mobilenet_v1_0.25_128

X

X

X

mobilenet_v1_0.25_224

X

X

X

mobilenet_v1_0.5_128

X

X

X

mobilenet_v1_0.5_224

X

X

X

mobilenet_v1_0.75_128

X

X

X

mobilenet_v1_0.75_224

X

X

X

X

mobilenet_v1_1.0_128

X

X

X

mobilenet_v1_1.0_224

X

X

X

X

mobilenet_v2_1.0_224

X

X

X

X

deeplab-v3_513

X