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为 TensorFlow 特殊兴趣小组 (SIG) 做出贡献

使用集合让一切井井有条 根据您的偏好保存内容并对其进行分类。

TensorFlow 特殊兴趣小组 (TF SIG) 负责组织社区对 TensorFlow 生态系统的重要部分做出贡献。SIG 领导和成员共同致力于构建和支持重要的 TensorFlow 用例。

SIG 由包括行业协作者和机器学习 Google 开发者专家 (ML GDE) 在内的开源社区成员领导。TensorFlow 的成功在很大程度上归功于他们的辛勤工作和贡献。

我们鼓励您加入致力于您最关心的 TensorFlow 生态系统领域的 SIG。并非所有 SIG 都具有相同的能量水平、范围广度或治理模式 – 如需了解详情,请浏览我们的 SIG 章程。在 TensorFlow Forum 上与 SIG 领导和成员保持联系,您可以在论坛中订阅喜爱的标签并详细了解定期 SIG 会议。

SIG Addons

SIG Addons 负责构建和维护一个社区贡献仓库,这些贡献符合完善的 API 模式,但实现了核心 TensorFlow 中未提供的新功能。

TensorFlow 原生支持大量算子、层、指标、损失、优化器等内容。然而,在像机器学习这样快速发展的领域中,有许多新的开发内容无法集成到核心 TensorFlow 当中(因为它们的广泛适用性尚不明确,或者它们主要是被社区中的一小部分人群使用)。SIG Addons 使用户能够以可持续的方式向 TensorFlow 生态系统引入新的扩展程序。

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SIG Build

SIG Build 负责改进并扩展 TensorFlow 构建过程。SIG Build 维护着一个仓库,其中展示了由社区贡献并供社区使用的资源、指南、工具和构建。

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SIG IO

SIG IO 负责维护 TensorFlow I/O,这是 TensorFlow 内置支持中不可用的文件系统和文件格式的集合。

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SIG JVM

SIG JVM 负责维护 TF Java 绑定,使用户可以使用 JVM 来构建、训练和运行机器学习模型。

Java 和诸如 Scala 或 Kotlin 的其他 JVM 语言在世界各地不同规模的企业中受到广泛使用,这使得 TensorFlow 成为大规模采用机器学习的战略选择。

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SIG Models

SIG Models 专注于为 TensorFlow 2 中最先进的模型实现做出贡献,以及分享使用 TensorFlow 2 进行最先进研究的最佳做法。各个子小组负责不同的机器学习应用(视觉、NLP 等)。

SIG Models 会主办围绕 TensorFlow Model GardenTensorFlow Hub 的讨论和协作。参阅下文以了解如何在 GitHub 上做出贡献,或在 Forum 上讨论研究和模型

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SIG Micro

SIG Micro 负责讨论和分享 TensorFlow Lite for Microcontrollers 的更新,TensorFlow Lite for Microcontrollers 是 TensorFlow Lite 的一个端口,旨在实现在 DSP、微控制器和其他内存有限的设备上运行机器学习模型。

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SIG MLIR

SIG MLIR 负责维护适用于 TensorFlow、XLA 和 TF Lite 的 MLIR 方言与实用工具,提供可应用于 TensorFlow 计算图和代码生成的高性能编译器和优化技术。它们的首要目标是创建通用中间表示 (IR),以降低开发新硬件的成本,并为现有 TensorFlow 用户提高易用性。

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SIG Networking

SIG Networking 负责维护 TensorFlow Networking 仓库,该仓库存储着对核心 TensorFlow 和相关实用工具的针对特定平台的网络扩展程序。

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SIG Recommenders

SIG Recommenders 负责维护一系列由社区贡献和维护的基于 TensorFlow 的大型推荐系统相关项目。这些贡献是对 TensorFlow CoreTensorFlow Recommenders 的补充。

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SIG Rust

SIG Rust 负责维护 TensorFlow 的惯用 Rust 语言绑定。

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SIG TensorBoard

SIG TensorBoard 负责促进围绕 TensorBoard 的讨论,TensorBoard 是一套用于检查、调试和优化 TensorFlow 程序的工具。

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SIG TF.js

SIG TF.js 负责促进社区为 TensorFlow.js 贡献组件,并通过 SIG 提供项目支持。

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SIG TFX-Addons

SIG TFX-Addons 负责促进共享定制和新增内容,以满足生产型机器学习的需求、拓展视野并帮助向新的方向推动 TensorFlow Extended (TFX) 和机器学习社区。

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New SIGs

没有找到自己所需的内容?如果您认为有新的 TensorFlow SIG 亟待开发,请阅读 SIG 手册并按照说明向我们的贡献者社区提出建议。