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Contribuire ai gruppi di interesse speciale (SIG) di TensorFlow

Mantieni tutto organizzato con le raccolte Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.

Il tensorflow Special Interest Groups (TF SIG) organizzano contributi comunitari alle parti fondamentali dell'ecosistema tensorflow. cavi SIG e membri lavorano insieme per costruire e sostenere importanti casi d'uso tensorflow.

SIGs sono guidati dai membri della comunità open source, tra cui i collaboratori del settore e gli esperti sviluppatori di Google Machine Learning (ML GDES). Il successo di tensorflow è dovuto in gran parte al loro duro lavoro e contributi.

Vi invitiamo a partecipare a un SIG lavorando sulla zona dell'ecosistema tensorflow che ti interessano di più di. Non tutti i SIGs avranno lo stesso livello di energia, l'ampiezza del campo di applicazione, o di modelli di governance - Sfoglia le nostre SIG charter per saperne di più. Rimani connesso con i cavi SIG e membri sulla Forum tensorflow , dove è possibile iscriversi alla preferiti tag e conoscere meglio gli incontri regolari SIG.

SIG addons

SIG Addons costruisce e mantiene un repository dei contributi comunitari che sono conformi ai modelli di API consolidati, ma implementare nuove funzionalità non disponibile in tensorflow nucleo.

Tensorflow supporta in modo nativo un gran numero di operatori, strati, metriche, perdite, ottimizzatori, e altro ancora. Tuttavia, in un campo in rapida evoluzione come ML, ci sono molti nuovi sviluppi che non possono essere integrati in nucleo tensorflow (perché la loro ampia applicabilità non è ancora chiaro, o è utilizzato principalmente da un sottoinsieme più piccolo della comunità). SIG Addons consente agli utenti di introdurre nuove estensioni per l'ecosistema tensorflow in modo sostenibile.

Addons SIG su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

SIG Corporatura

SIG Corporatura migliora ed estende il processo di compilazione tensorflow. SIG Corporatura mantiene un repository in mostra le risorse, guide, strumenti, e costruisce contribuito dalla comunità, per la comunità.

SIG Costruire su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

SIG IO

SIG IO mantiene tensorflow I / O, una raccolta di file system e formati di file che non sono disponibili in di tensorflow supporto incorporato.

SIG IO su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

SIG JVM

SIG JVM mantiene le associazioni TF Java per permettere agli utenti di utilizzare JVM per la costruzione, la formazione e l'esecuzione di modelli di apprendimento automatico.

Java e altri linguaggi JVM, come Scala o Kotlin, sono spesso utilizzati in piccole-grandi aziende in tutto il mondo, il che rende tensorflow una scelta strategica per l'adozione di apprendimento automatico su larga scala.

SIG JVM su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

I modelli SIG

I modelli SIG si concentra sull'attivazione contributi per l'implementazione del modello state-of-the-art in tensorflow 2, e la condivisione delle migliori pratiche di utilizzo di tensorflow 2 per la ricerca di state-of-the-art. Sottogruppi orientano intorno diverse applicazioni di apprendimento automatico (Vision, NLP, ecc).

I modelli discussioni ospitanti SIG e collaborazioni in tutto il tensorflow modello Garden e tensorflow Hub . Scopri come contribuire su GitHub sotto, o discutere di Ricerca & Models sul Forum.

Tensorflow Modello giardino su GitHub Contribuire

Tensorflow Hub su GitHub Contribuire

SIG Micro

SIG Micro discute e condivide gli aggiornamenti su tensorflow Lite per microcontrollori , un porto di tensorflow Lite progettati per funzionare modelli di apprendimento automatico su DSP, microcontrollori e altri dispositivi con memoria limitata.

Tensorflow Lite Micro su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

SIG MLIR

SIG MLIR mantiene MLIR dialetti e utilità per tensorflow, XLA e TF Lite, fornendo compilatori ad alte prestazioni e le tecniche di ottimizzazione che possono essere applicati ai grafici tensorflow e la generazione del codice. Il loro obiettivo primario è quello di creare rappresentazione intermedia comune (IR) che riduce il costo per aprire un nuovo hardware, e migliorare l'usabilità per gli utenti tensorflow esistenti.

SIG MLIR su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

SIG Networking

SIG Networking mantiene il repository tensorflow Networking per la piattaforma-specifici networking estensioni per nucleo tensorflow e dei relativi programmi di utilità.

SIG Networking su GitHub Discutere sul Forum

SIG Recommenders

SIG Recommenders mantiene una collezione di progetti relativi a sistemi di raccomandazione su larga scala costruite su tensorflow contribuito e mantenuto dalla comunità. Tali contributi sono complementari a tensorflow core e tensorflow Recommenders .

SIG Recommenders su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

SIG Rust

SIG Ruggine mantiene idiomatiche binding di linguaggio Rust per tensorflow.

SIG Ruggine su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

SIG TensorBoard

SIG TensorBoard facilita la discussione intorno TensorBoard -a suite di strumenti per l'ispezione, il debug e l'ottimizzazione dei programmi tensorflow.

TensorBoard su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

SIG TF.js

SIG TF.js facilita componenti comunità ha contribuito a TensorFlow.js sostegno e le offerte progetto attraverso il SIG.

TensorFlow.js su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

SIG TFX-addons

SIG TFX-addons accelera la condivisione di personalizzazioni e integrazioni per soddisfare le esigenze della produzione ML, ampliare la visione, e l'aiuto di auto nuove direzioni per tensorflow estesa (TFX) e la comunità ML.

SIG TFX-addons su GitHub Contribuire Discutere sul Forum

nuovi SIGs

Non hai trovato quello che cercavi? Se credete che ci sia una forte necessità di una nuova tensorflow SIG, si prega di leggere il playbook SIG e seguire le istruzioni su come proporlo alla nostra comunità collaboratore.