飞桨框架寒武纪 MLU 版支持模型

目前 Paddle MLU 版基于寒武纪 MLU370 系列板卡支持以下模型的单机单卡/单机多卡的训练。

本页面展示 PaddlePaddle-MLU 支持的网络列表，飞桨官方通过套件的方式对各种 AI 任务 （图像分类、目标检测、图像分割、自然语言处理、字符识别等）提供训练、推理的运行工具。开发者可在各个套件下通过工具脚本 + 配置文件的方式来执行具体的 AI 任务，详细方法可参考表格中模型使用一列。

图像分类

模型	领域	模型使用	编程范式	训练单机多卡支持
ResNet50	图像分类	模型使用	动态图	支持
VGG16/19	图像分类	模型使用	动态图	支持
InceptionV4	图像分类	模型使用	动态图	支持
MobileNetV3	图像分类	模型使用	动态图	支持

目标检测

模型	领域	模型使用	编程范式	训练单机多卡支持
YOLOv3	目标检测	模型使用	动态图	支持
PP-YOLO	目标检测	模型使用	动态图	支持
SSD	目标检测	模型使用	动态图	支持
Mask R-CNN	目标检测	模型使用	动态图	支持
Mask R-CNN + FPN	目标检测	模型使用	动态图	支持

图像分割

模型	领域	模型使用	编程范式	训练单机多卡支持
DeepLabV3	图像分割	模型使用	动态图	支持
U-Net	图像分割	模型使用	动态图	支持

自然语言处理

模型	领域	模型使用	编程范式	训练单机多卡支持
BERT	NLP	模型使用	动态图	支持
Transformer	NLP	模型使用	动态图	支持

字符识别

模型	领域	模型使用	编程范式	训练单机多卡支持
OCR-DB	文本检测	模型使用	动态图	支持
OCR-Clas	角度分类	模型使用	动态图	支持

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