Contribuir com o TensorFlow

O ecossistema do TensorFlow só pode crescer por meio das contribuições desta comunidade. Seu entusiasmo e trabalho são muito importantes para nós. Agradecemos por tudo o que você faz!

Valores da comunidade

Com o intuito de promover um ambiente aberto e acolhedor, contribuidores e mantenedores se comprometem a fazer com que a participação no projeto e na comunidade seja uma experiência livre de assédio para todos, independentemente da idade, tamanho do corpo, deficiência, etnia, identidade e expressão de gênero, nível de experiência, nacionalidade, aparência pessoal, raça, religião ou identidade e orientação sexual.

Exemplos de comportamentos que contribuem para a criação de um ambiente positivo incluem:

  • usar uma linguagem receptiva e inclusiva;
  • respeitar os diferentes pontos de vista e experiências;
  • aceitar a crítica construtiva;
  • incentivar o que é melhor para a comunidade;
  • mostrar empatia por outros membros da comunidade.

As decisões são tomadas com base em méritos técnicos e no consenso. A comunidade do TensorFlow tem como objetivo tratar todos igualmente e valorizar todas as contribuições. Para mais informações sobre as práticas recomendadas na comunidade do TensorFlow, consulte nosso código de conduta.

Faça sua primeira contribuição

Há muitas maneiras de contribuir com o TensorFlow. Você pode contribuir com código, fazer melhorias na documentação da API do TensorFlow ou adicionar seus notebooks do Jupyter ao repositório tensorflow/examples. Este guia tem tudo o que você precisa para começar. Nossas contribuições mais comuns incluem código, documentação e suporte à comunidade.

O TensorFlow foi desenvolvido originalmente por pesquisadores e engenheiros da equipe do Google Brain na organização de IA do Google. O Google abriu o código do TensorFlow com o objetivo de compartilhar tecnologia com a comunidade externa e incentivar a colaboração entre pesquisadores e o setor. Desde então, o TensorFlow se tornou um ecossistema de produtos em uma ampla gama de plataformas. Mas nossa meta ainda é fazer com que o machine learning seja acessível a qualquer pessoa, em qualquer lugar.