Вносите вклад в специальные группы по интересам TensorFlow (SIG).

Группы специальных интересов TensorFlow (TF SIG) организуют вклад сообщества в ключевые части экосистемы TensorFlow. Руководители и участники SIG работают вместе над созданием и поддержкой важных сценариев использования TensorFlow.

SIG возглавляют члены сообщества открытого исходного кода, в том числе отраслевые сотрудники и эксперты Google по машинному обучению (ML GDE). Успех TensorFlow во многом обусловлен их упорным трудом и вкладом.

Мы призываем вас присоединиться к SIG, работающей над той областью экосистемы TensorFlow, которая вас больше всего волнует. Не все SIG будут иметь одинаковый уровень энергии, широту охвата или модели управления — просмотрите наши уставы SIG , чтобы узнать больше. Оставайтесь на связи с руководителями и участниками SIG на форуме TensorFlow , где вы можете подписаться на предпочтительные теги и узнать больше о регулярных встречах SIG.

СИГ-аддоны

SIG Addons создает и поддерживает репозиторий вкладов сообщества, который соответствует устоявшимся шаблонам API, но реализует новые функции, недоступные в ядре TensorFlow.

TensorFlow изначально поддерживает большое количество операторов, слоев, метрик, потерь, оптимизаторов и многого другого. Однако в такой быстро развивающейся области, как машинное обучение, существует множество новых разработок, которые невозможно интегрировать в ядро ​​TensorFlow (поскольку их широкая применимость еще не ясна или они в основном используются небольшой частью сообщества). SIG Addons позволяет пользователям устойчивым образом внедрять новые расширения в экосистему TensorFlow.

Дополнения SIG на GitHub Участие Обсудить на форуме

СИГ-билд

SIG Build улучшает и расширяет процесс сборки TensorFlow. SIG Build поддерживает репозиторий, демонстрирующий ресурсы, руководства, инструменты и сборки, предоставленные сообществом для сообщества.

SIG Build на GitHub Участие Обсудить на форуме

СИГ ИО

SIG IO поддерживает ввод-вывод TensorFlow, набор файловых систем и форматов файлов, которые недоступны во встроенной поддержке TensorFlow.

SIG IO на GitHub Вклад Обсудить на форуме

СИГ JVM

SIG JVM поддерживает привязки TF Java, чтобы пользователи могли использовать JVM для создания, обучения и запуска моделей машинного обучения.

Java и другие языки JVM, такие как Scala или Kotlin, часто используются на малых и крупных предприятиях по всему миру, что делает TensorFlow стратегическим выбором для внедрения машинного обучения в больших масштабах.

SIG JVM на GitHub Участие Обсудить на форуме

Модели СИГ

SIG Models фокусируется на предоставлении возможности внести свой вклад в реализацию новейших моделей в TensorFlow 2 и делиться лучшими практиками использования TensorFlow 2 для современных исследований. Подгруппы ориентируются на различные приложения машинного обучения (Vision, NLP и т. д.).

SIG Models проводит дискуссии и сотрудничество в рамках TensorFlow Model Garden и TensorFlow Hub . Узнайте, как внести свой вклад на GitHub ниже, или обсудите исследования и модели на форуме.

Модельный сад TensorFlow на GitHub

Хаб TensorFlow на GitHub

СИГ Микро

SIG Micro обсуждает и делится обновлениями TensorFlow Lite для микроконтроллеров , порта TensorFlow Lite, предназначенного для запуска моделей машинного обучения на DSP, микроконтроллерах и других устройствах с ограниченной памятью.

TensorFlow Lite Micro на GitHub Участие Обсудить на форуме

СИГ МЛИР

SIG MLIR поддерживает диалекты и утилиты MLIR для TensorFlow, XLA и TF Lite, предоставляя высокопроизводительные компиляторы и методы оптимизации, которые можно применять к графам TensorFlow и генерации кода. Их главная цель — создать общее промежуточное представление (IR), которое снизит затраты на установку нового оборудования и улучшит удобство использования для существующих пользователей TensorFlow.

SIG MLIR на GitHub Участие Обсудить на форуме

СИГ Сеть

SIG Networking поддерживает репозиторий TensorFlow Networking для сетевых расширений для конкретной платформы для ядра TensorFlow и связанных с ним утилит.

SIG Networking на GitHub Обсудить на форуме

Рекомендации SIG

SIG Recommenders поддерживает коллекцию проектов, связанных с крупномасштабными системами рекомендаций, созданными на основе TensorFlow, созданными и поддерживаемыми сообществом. Эти вклады дополняют TensorFlow Core и TensorFlow Recommenders .

Рекомендации SIG на GitHub. Внесение вклада. Обсуждение на форуме.

СИГ Руст

SIG Rust поддерживает идиоматические привязки языка Rust для TensorFlow.

SIG Rust на GitHub Участие Обсудить на форуме

SIG Тензорборд

SIG TensorBoard способствует обсуждению TensorBoard — набора инструментов для проверки, отладки и оптимизации программ TensorFlow.

TensorBoard на GitHub Участие Обсудить на форуме

SIG TF.js

SIG TF.js упрощает использование компонентов TensorFlow.js, созданных сообществом, и предлагает поддержку проектов через SIG.

TensorFlow.js на GitHub Участие Обсудить на форуме

SIG TFX-Дополнения

SIG TFX-Addons ускоряет обмен настройками и дополнениями для удовлетворения потребностей производственного машинного обучения, расширяет видение и помогает продвигать новые направления для TensorFlow Extended (TFX) и сообщества машинного обучения.

SIG TFX-Addons на GitHub Участие Обсудить на форуме

Новые СИГи

Не нашли то, что искали? Если вы считаете, что существует острая потребность в новом TensorFlow SIG, прочтите руководство по SIG и следуйте инструкциям о том, как предложить его нашему сообществу участников.