O TensorFlow Addons é um repositório de contribuições que estão em conformidade com padrões de API bem estabelecidos, mas implementam novas funcionalidades não disponíveis no núcleo do TensorFlow. O TensorFlow suporta nativamente um grande número de operadores, camadas, métricas, perdas e otimizadores. No entanto, em um campo de movimento rápido como o ML, há muitos novos desenvolvimentos interessantes que não podem ser integrados ao TensorFlow principal (porque sua ampla aplicabilidade ainda não está clara ou é usada principalmente por um subconjunto menor da comunidade).
Instalação
Construções estáveis
Para instalar a versão mais recente, execute o seguinte:
pip install tensorflow-addons
Para usar complementos:
import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
Construções noturnas
Também há versões noturnas de TensorFlow Addons no pacote pip tfa-nightly , que é construído com a versão estável mais recente do TensorFlow. As compilações noturnas incluem recursos mais novos, mas podem ser menos estáveis que as versões.
pip install tfa-nightly
Instalando a partir do código-fonte
Você também pode instalar a partir da fonte. Isso requer o sistema de compilação Bazel .
git clone https://github.com/tensorflow/addons.git
cd addons
# If building GPU Ops (Requires CUDA 10.0 and CuDNN 7)
export TF_NEED_CUDA=1
export CUDA_HOME="/path/to/cuda10" (default: /usr/local/cuda)
export CUDNN_INSTALL_PATH="/path/to/cudnn" (default: /usr/lib/x86_64-linux-gnu)
# This script links project with TensorFlow dependency
python3 ./configure.py
bazel build build_pip_pkg
bazel-bin/build_pip_pkg artifacts
pip install artifacts/tensorflow_addons-*.whl
Conceitos principais
API padronizada em subpacotes
A experiência do usuário e a manutenção do projeto são conceitos fundamentais no TF-Addons. Para conseguir isso, exigimos que nossas adições estejam em conformidade com os padrões de API estabelecidos, vistos no núcleo do TensorFlow.
Operações personalizadas de GPU / CPU
Um grande benefício dos TensorFlow Addons é que existem operações pré-compiladas. Se uma instalação do CUDA 10 não for encontrada, o op voltará automaticamente à implementação da CPU.
Manutenção Proxy
Os addons foram projetados para compartimentar subpacotes e submódulos, para que possam ser mantidos por usuários com experiência e interesse no componente.
A manutenção de subpacotes só será concedida após uma contribuição substancial a fim de limitar o número de usuários com permissão de gravação. As contribuições podem vir na forma de fechamento de problemas, correções de erros, documentação, novo código ou otimização de código existente. A manutenção do submódulo pode ser concedida com uma barreira mais baixa para entrada, pois isso não incluirá permissões de gravação no repositório.
Para mais informações, consulte o RFC sobre este tópico.
Avaliação periódica de subpacotes
Dada a natureza desse repositório, subpacotes e submódulos podem se tornar cada vez menos úteis para a comunidade com o passar do tempo. Para manter o repositório sustentável, realizaremos revisões semestrais de nosso código para garantir que tudo ainda pertença ao repositório. Os fatores contribuintes para esta revisão serão:
- Número de mantenedores ativos
- Quantidade de uso do OSS
- Quantidade de problemas ou bugs atribuídos ao código
- Se uma solução melhor já estiver disponível
A funcionalidade dentro dos TensorFlow Addons pode ser categorizada em três grupos:
- Sugerido : API bem mantida; o uso é incentivado.
- Desanimado : uma alternativa melhor está disponível; a API é mantida por razões históricas; ou a API requer manutenção e é o período de espera para ser preterido.
- Descontinuado : use por seu próprio risco; sujeito a ser excluído.
A mudança de status entre esses três grupos é: Sugerida <-> Desencorajada -> Descontinuada.
O período entre uma API sendo marcada como descontinuada e excluída será de 90 dias. A lógica é:
Caso os TensorFlow Addons sejam lançados mensalmente, haverá 2-3 versões antes que uma API seja excluída. As notas de versão podem dar ao usuário aviso suficiente.
90 dias oferecem aos mantenedores tempo suficiente para corrigir seu código.
Contribuindo
TF-Addons é um projeto de código aberto liderado pela comunidade. Como tal, o projeto depende de contribuições públicas, correções de erros e documentação. Consulte as diretrizes de contribuição para obter um guia sobre como contribuir. Este projeto segue o código de conduta da TensorFlow . Ao participar, espera-se que você defenda esse código.
Comunidade
- Lista de discussão pública
- Notas da reunião mensal SIG
- Participe da nossa lista de e-mails e receba convites da agenda para a reunião