测试模型 - Amazon SageMaker
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅中国的 Amazon Web Services 服务入门。

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。

测试模型

以下可折叠部分提供有关亚马逊测试的机器学习模型的信息 SageMaker Neo 团队。根据您的框架展开可折叠部分，以检查模型是否已测试。

注意

这是不全面的可以用 Neo 编译的模型列表。

请参阅支持的框架和SageMaker Neo 支持的操作找出你是否可以用来编译你的模型 SageMaker Neo。

模型

手臂 V8

ARM 马里

安巴雷拉 CV22

NVIDIA

Panorama

TI TDA4VM

高通 QCS603

X86_Linux

x86_ 视窗

AlexNet

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

手臂 V8

ARM 马里

安巴雷拉 CV22

NVIDIA

Panorama

TI TDA4VM

高通 QCS603

X86_Linux

x86_ 视窗

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

MobileNet 0.75

X

X

X

X

X

X

MobileNet 1.0

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_Lar

X

 X

X

X

X

X

X

X

X

MobileNet V3_Small

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_32x4D

X

X

X

X

X

X

senet_154

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

例外

X

X

X

X

X

X

X

X

暗网 53

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

模型

手臂 V8

ARM 马里

安巴雷拉 CV22

NVIDIA

Panorama

TI TDA4VM

高通 QCS603

X86_Linux

x86_ 视窗

densenet121

X

X

X

X

X

X

X

X

densenet201

X

X

X

X

X

X

X

Ineption_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

手臂 V8

ARM 马里

安巴雷拉 CV22

NVIDIA

Panorama

TI TDA4VM

高通 QCS603

X86_Linux

x86_ 视窗

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

模型

手臂 V8

ARM 马里

安巴雷拉 CV22

安巴雷拉 CV25

NVIDIA

Panorama

TI TDA4VM

高通 QCS603

X86_Linux

x86_ 视窗

densenet121

X

X

X

X

X

X

X

X

X

Ineption_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

模型

手臂 V8

ARM 马里

安巴雷拉 CV22

安巴雷拉 CV25

NVIDIA

Panorama

TI TDA4VM

高通 QCS603

X86_Linux

x86_ 视窗

densenet201

X

X

X

X

X

X

X

X

X

Ineption_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

Resezenet

X

X

X

X

X

X

X

X

X

mask_rcnn_ception_resnet_v2

X

ssd_mobilenet_v2

X

X

faster_rcnn_resnet50_ 低建议

X

rfcn_resnet101

X

TensorFlow.Keras

模型

手臂 V8

ARM 马里

安巴雷拉 CV22

NVIDIA

Panorama

TI TDA4VM

高通 QCS603

X86_Linux

x86_ 视窗

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

例外

X

X

X

X

X

X

X
TensorFlow-Lite (FP32)

模型

手臂 V8

ARM 马里

安巴雷拉 CV22

NVIDIA

Panorama

TI TDA4VM

高通 QCS603

X86_Linux

x86_ 视窗

i.mx 8M Plus

densenet_2018_04_27

X

X

X

X

X

启动 _resnet_v2_2018_04_27

X

X

 X

X

启动 _v3_2018_04_27

X

X

X

X

X

启动 _v4_2018_04_27

X

X

X

X

X

mnasnet_0.5_224_09_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)

模型

手臂 V8

ARM 马里

安巴雷拉 CV22

NVIDIA

Panorama

TI TDA4VM

高通 QCS603

X86_Linux

x86_ 视窗

i.mx 8M Plus

Ineption_v1

X

X

初创 _v2

X

X

Ineption_v3

X

X

X

X

X

启动 _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

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X

mobilenet_v2_1.0_224

X

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deeplab-v3_513

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