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# 支持的框架
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Amazon SageMaker Neo 支持以下框架。


| 框架 | 框架版本 | 模型版本 |   模型 | 模型格式（打包为 \*.tar.gz） | 工具包 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| MXNet | 1.8 | 支持 1.8 或更早版本 | 图像分类、对象检测、语义分割、姿态估算、活动识别 | 一个符号文件 (.json) 和一个参数文件 (.params) | GluonCV v0.8.0 | 
| ONNX | 1.7 | 支持 1.7 或更早版本 | 图像分类、SVM | 一个模型文件 (.onnx) |  | 
| Keras | 2.2 | 支持 2.2 或更早版本 | 图像分类 | 一个模型定义文件 (.h5) |  | 
| PyTorch | 1.7、1.8 | 支持 1.7、1.8 或更早版本 | 图像分类、对象检测 | 一个模型定义文件 (.pth) |  | 
| TensorFlow | 1.15、2.4、2.5（仅适用于 ml.inf1.\* 实例） | 支持 1.15、2.4、2.5（仅适用于 ml.inf1.\* 实例）或更早版本 | 图像分类、对象检测 | \*对于保存的模型，需要一个.pb 或一个.pbtxt 文件以及一个包含变量的变量目录 \*对于冻结的模型，只需要一个.pb 或.pbtxt 文件 |  | 
| TensorFlow-Lite | 1.15 | 支持 1.15 或更早版本 | 图像分类、对象检测 | 一个模型定义 flatbuffer 文件 (.tflite) |  | 
| XGBoost | 1.3 | 支持 1.3 或更早版本 | 决策树 | 一个 XGBoost 模型文件 (.model)，其中树的节点数小于 2^31 |  | 
| DARKNET |  |  | 图像分类、对象检测（不支持 Yolo 模型） | 一个配置 (.cfg) 文件和一个权重 (.weights) 文件 |  |