Contribuire a TensorFlow

L'ecosistema TensorFlow può crescere solo attraverso i contruibuti di questa comunità. Grazie mille per il vostro entusiasmo e il vostro lavoro - apprezziamo tutto quello che fate!

I valori della comunità

Con l'interesse di favorire un ambiente aperto e accogliente, i contributor e i maintainer si impegnano a partecipare al nostro progetto e nella nostra comunità con una esperienza senza discriminazioni per tutti

  • a prescindere dall' età, corporatura, disabilità, etnia, identità e espressione di genere, livello di esperienza, nazionalità, apparenza personale, razza, religione, o identità e orientamento sessuale.

Tra gli esempi di comportamenti che contribuiscono a creare un ambiente positivo troviamo:

  • Utilizzare un linguaggio gradito e aperto a tutti.
  • Avere rispetto dei diversi punti di vista ed esperienze.
  • Accettare con dignità la critica costruttiva.
  • Favorire ciò che è meglio per la comunità.
  • Mostrare empatia nei confronti degli altri membri della comunità.

Le decisioni vengono prese in base a meriti tecnici e al consenso. La comunità TensorFlow aspira a trattare ognuno allo stesso modo e a dare valore a tutti i contribuiti. Per ulteriori informazioni sui migliori esercizi all'interno della comunità TensorFlow per favore vedi qui: Codice di condotta.

Fai il tuo primo contributo

Ci sono diversi modi per contribuire a TensorFlow! Puoi contribuire con del codice, apportare dei miglioramenti alla documentazione TensorFlow API, oppure aggiungere i tuoi Jupyter notebooks al repository tensorflow/examples. Questa guida fornisce tutto quello di cui hai bisogno per iniziare. I nostri contributi più comuni includono: il codice, la documentazione, e il supporto alla comunità.

TensorFlow è stato sviluppato in origine da alcuni ricercatori e ingenieri del gruppo Google Brain Google's AI organization. Poi Google ha creato l'open source TensorFlow con la speranza di condividere la tecnologia con una comunità esterna e incoraggiare la collaborazione tra i ricercatori e il mercato. Da quel momento, TensorFlow è cresciuto con un fiorente ecosistema di prodotti, su un'ampia gamma di piattaforme. Ma il nostro obiettivo è ancora quello di creare un machine learning accessibile a tutti, e ovunque.