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# サポートされるフレームワーク
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Amazon SageMaker Neo は以下のフレームワークをサポートしています。


| フレームワーク | フレームワークのバージョン | モデルのバージョン | モデル | モデル形式 (\*.tar.gz 内にパッケージ) | ツールキット | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| MXNet | 1.8 | 1.8 以前をサポート | イメージ分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、姿勢推定、行動認識 | シンボルファイル (.json) を 1 つ、パラメータファイル (.params) を 1 つ | GluonCV v0.8.0 | 
| ONNX | 1.7 | 1.7 以前をサポート | イメージ分類、SVM | モデルファイル (.onnx) を 1 つ |  | 
| Keras | 2.2 | 2.2 以前をサポート | イメージ分類 | モデル定義ファイル (.h5) を 1 つ |  | 
| PyTorch | 1.7、1.8 | 1.7、1.8 以前をサポート | イメージ分類、オブジェクト検出 | モデル定義ファイル (.pth) を 1 つ |  | 
| TensorFlow | 1.15、2.4、2.5 (ml.inf1.\* インスタンスのみ) | 1.15、2.4、2.5 (ml.inf1.\* インスタンスのみ) 以前をサポート | イメージ分類、オブジェクト検出 | \* Saved モデルの場合は、.pb ファイルを 1 つまたは .pbtxt ファイルを 1 つ、および変数を含む変数ディレクトリ。\* Frozen モデルの場合は、.pb または .pbtxt ファイルのいずれか 1 つのみ。 |  | 
| TensorFlow Lite | 1.15 | 1.15 以前をサポート | イメージ分類、オブジェクト検出 | モデル定義の FlatBuffers ファイル (.tflite) を 1 つ |  | 
| XGBoost | 1.3 | 1.3 以前をサポート | 決定木 | ノード数が 2^31 個未満のツリーの XGBoost モデルファイル (.model) を 1 つ |  | 
| DarkNet |  |  | 画像分類、オブジェクト検出 (Yolo モデルはサポートされていません) | 設定 (.cfg) ファイルを 1 つと重み (.weights) ファイルを 1 つ |  |