Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow Addons




TensorFlow Addons - это хранилище материалов, которые соответствуют устоявшимся шаблонам API, но реализуют новые функциональные возможности, недоступные в ядре TensorFlow. TensorFlow изначально поддерживает большое количество операторов, слоев, метрик, потерь и оптимизаторов. Однако в быстро меняющейся области, такой как ML, есть много интересных новых разработок, которые нельзя интегрировать в ядро ​​TensorFlow (потому что их широкая применимость еще не ясна, или она в основном используется небольшим подмножеством сообщества).

Монтаж

Стабильные сборки

Чтобы установить последнюю версию, выполните следующее:

 pip install tensorflow-addons
 

Чтобы использовать аддоны:

 import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
 

Ночные сборки

Также есть ночные сборки аддонов tfa-nightly пакете pip tfa-nightly , который построен на последней стабильной версии TensorFlow. Ночные сборки включают новые функции, но могут быть менее стабильными, чем версии с версиями.

 pip install tfa-nightly
 

Установка из источника

Вы также можете установить из источника. Для этого требуется система сборки 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
 

Основные понятия

Стандартизированный API в подпакетах

Пользовательский опыт и ремонтопригодность проекта являются основными понятиями в TF-Addons. Чтобы достичь этого, мы требуем, чтобы наши дополнения соответствовали установленным шаблонам API, видимым в ядре TensorFlow.

Пользовательские настройки GPU / CPU

Основным преимуществом TensorFlow Addons является то, что существуют предварительно скомпилированные операции. Если установка CUDA 10 не найдена, операция автоматически вернется к реализации ЦП.

Proxy Maintainership

Аддоны были разработаны для разделения подпакетов и подмодулей таким образом, чтобы их могли поддерживать пользователи, которые имеют опыт и личный интерес к этому компоненту.

Сопровождение подпакета будет предоставлено только после внесения существенного вклада, чтобы ограничить количество пользователей с разрешением на запись. Вклады могут быть представлены в форме закрытия проблемы, исправления ошибок, документации, нового кода или оптимизации существующего кода. Сопровождение субмодуля может быть предоставлено с более низким барьером для входа, поскольку это не будет включать в себя разрешения на запись в репо.

Для получения дополнительной информации см. RFC по этой теме.

Периодическая оценка подпакетов

Учитывая характер этого хранилища, подпакеты и подмодули могут становиться все менее и менее полезными для сообщества с течением времени. Чтобы обеспечить устойчивость хранилища, мы будем проводить двухгодичные проверки нашего кода, чтобы убедиться, что все остается в репо. Факторами, влияющими на этот обзор, будут:

  1. Количество активных сопровождающих
  2. Количество использования OSS
  3. Количество проблем или ошибок, связанных с кодом
  4. Если лучшее решение теперь доступно

Функциональность внутри TensorFlow Addons можно разделить на три группы:

  • Предложено : ухоженный API; использование приветствуется.
  • Обескуражен : лучшая альтернатива доступна; API хранится по историческим причинам; или API требует обслуживания и является устаревшим периодом ожидания.
  • Устаревший : используйте на свой страх и риск; подлежащий удалению.

Изменение статуса между этими тремя группами: Предложено <-> Обескуражено -> устарело.

Период между API, помеченным как устаревший и удаляемый, составит 90 дней. Обоснование:

  1. В случае, если TensorFlow Addons выпускает ежемесячно, до удаления API будет 2-3 выпуска. Примечания к выпуску могут дать пользователю достаточно предупреждений.

  2. 90 дней дают сопровождающим достаточно времени для исправления кода.

Содействие

TF-Addons - это проект с открытым исходным кодом, возглавляемый сообществом. Таким образом, проект зависит от публикаций, исправлений ошибок и документации. Пожалуйста, ознакомьтесь с руководящими принципами в отношении вклада. Этот проект соответствует кодексу поведения TensorFlow . Участвуя, вы должны соблюдать этот код.

сообщество

Лицензия

Apache License 2.0