Tune in to the first Women in ML Symposium this Tuesday, October 19 at 9am PST Register now

Внесите свой вклад в TensorFlow

Экосистема TensorFlow может расти только благодаря вкладу этого сообщества. Большое спасибо за ваш энтузиазм и вашу работу - мы ценим все, что вы делаете!

Ценности сообщества

В интересах создания открытой и доброжелательной среды участники и сопровождающие обязуются сделать участие в нашем проекте и нашем сообществе свободным от преследований для всех, независимо от возраста, размера тела, инвалидности, этнической принадлежности, гендерной идентичности и самовыражения, уровня опыт, национальность, внешность, раса, религия или сексуальная принадлежность и ориентация.

Примеры поведения, способствующего созданию позитивной среды, включают:

  • Используйте приветственный и инклюзивный язык.
  • С уважением относитесь к различным точкам зрения и опыту.
  • Осторожно принимайте конструктивную критику.
  • Стимулируйте лучшее для общества.
  • Проявляйте сочувствие к другим членам сообщества.

Решения принимаются на основе технических достоинств и консенсуса. Сообщество TensorFlow стремится относиться ко всем одинаково и ценить любой вклад. Для получения дополнительной информации о передовых методах сообщества TensorFlow ознакомьтесь с нашим Кодексом поведения .

Сделайте свой первый вклад

Есть много способов внести свой вклад в TensorFlow! Вы можете внести свой код, внести улучшения в документацию TensorFlow API или добавить свои записные книжки Jupyter в репозиторий tensorflow / examples . В этом руководстве есть все необходимое для начала работы. Наши самые распространенные предложения включают код , документацию и поддержку сообщества .

Первоначально TensorFlow был разработан исследователями и инженерами из группы Google Brain в рамках подразделения Google по искусственному интеллекту . Google открыл исходный код TensorFlow в надежде поделиться технологиями с внешним сообществом и поощрить сотрудничество между исследователями и промышленностью. С тех пор TensorFlow превратился в процветающую экосистему продуктов на широком спектре платформ. Но наша цель по-прежнему - сделать машинное обучение доступным для всех и в любом месте.