I gruppi di interesse speciale di TensorFlow (TF SIG) organizzano i contributi della comunità alle parti chiave dell'ecosistema TensorFlow. I leader e i membri di SIG lavorano insieme per creare e supportare importanti casi d'uso di TensorFlow.
I SIG sono guidati da membri della comunità open source, inclusi collaboratori del settore ed esperti di sviluppatori Google di machine learning (ML GDE). Il successo di TensorFlow è dovuto in gran parte al loro duro lavoro e ai loro contributi.
Ti invitiamo a unirti a un SIG che lavora nell'area dell'ecosistema di TensorFlow a cui tieni di più. Non tutti i SIG avranno lo stesso livello di energia, ampiezza di portata o modelli di governance: consulta le nostre carte SIG per saperne di più. Rimani in contatto con i lead e i membri SIG sul forum TensorFlow , dove puoi iscriverti ai tag preferiti e ottenere ulteriori informazioni sulle riunioni SIG periodiche.
Componenti aggiuntivi SIG
I componenti aggiuntivi SIG creano e mantengono un repository di contributi della community conformi a modelli API consolidati, ma implementano nuove funzionalità non disponibili nel core TensorFlow.
TensorFlow supporta nativamente un gran numero di operatori, livelli, metriche, perdite, ottimizzatori e altro ancora. Tuttavia, in un campo in rapida evoluzione come il machine learning, ci sono molti nuovi sviluppi che non possono essere integrati nel nucleo di TensorFlow (perché la loro ampia applicabilità non è ancora chiara o perché sono utilizzati principalmente da un sottoinsieme più piccolo della comunità). I componenti aggiuntivi SIG consentono agli utenti di introdurre nuove estensioni nell'ecosistema TensorFlow in modo sostenibile.
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Costruzione SIG
SIG Build migliora ed estende il processo di compilazione di TensorFlow. SIG Build mantiene un repository che mostra risorse, guide, strumenti e build fornite dalla comunità, per la comunità.
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SIGIO
SIG IO mantiene TensorFlow I/O, una raccolta di file system e formati di file che non sono disponibili nel supporto integrato di TensorFlow.
SIG IO su GitHub Contribuisci Discuti sul forum
SIGJVM
SIG JVM mantiene i collegamenti Java TF per consentire agli utenti di utilizzare JVM per creare, addestrare ed eseguire modelli di machine learning.
Java e altri linguaggi JVM, come Scala o Kotlin, sono spesso utilizzati nelle piccole e grandi imprese di tutto il mondo, il che rende TensorFlow una scelta strategica per l'adozione del machine learning su larga scala.
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Modelli SIG
SIG Models si concentra sulla possibilità di contribuire all'implementazione del modello all'avanguardia in TensorFlow 2 e sulla condivisione delle migliori pratiche di utilizzo di TensorFlow 2 per la ricerca all'avanguardia. I sottogruppi si orientano attorno a diverse applicazioni di machine learning (Visione, PNL, ecc.).
I modelli SIG ospitano discussioni e collaborazioni attorno al TensorFlow Model Garden e al TensorFlow Hub . Scopri come contribuire su GitHub di seguito o discuti di ricerca e modelli sul forum.
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TensorFlow Hub su GitHub Contribuire
SIGMicro
SIG Micro discute e condivide gli aggiornamenti su TensorFlow Lite for Microcontrollers , un port di TensorFlow Lite progettato per eseguire modelli di machine learning su DSP, microcontrollori e altri dispositivi con memoria limitata.
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SIGMLIR
SIG MLIR mantiene dialetti e utilità MLIR per TensorFlow, XLA e TF Lite, fornendo compilatori ad alte prestazioni e tecniche di ottimizzazione che possono essere applicate ai grafici TensorFlow e alla generazione di codice. Il loro obiettivo generale è creare una rappresentazione intermedia (IR) comune che riduca i costi per creare nuovo hardware e migliorare l'usabilità per gli utenti TensorFlow esistenti.
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Rete SIG
SIG Networking mantiene il repository TensorFlow Networking per le estensioni di rete specifiche della piattaforma al core TensorFlow e alle relative utilità.
SIG Networking su GitHub Discuti sul Forum
Raccomandatori SIG
SIG Recommenders mantiene una raccolta di progetti relativi a sistemi di raccomandazione su larga scala basati su TensorFlow, forniti e gestiti dalla comunità. Tali contributi sono complementari a TensorFlow Core e TensorFlow Recommenders .
Consiglieri SIG su GitHub Contribuiscono Discuti sul forum
SIG Ruggine
SIG Rust mantiene i collegamenti idiomatici del linguaggio Rust per TensorFlow.
SIG Rust su GitHub Contribuisci Discuti sul forum
SIG TensorBoard
SIG TensorBoard facilita la discussione su TensorBoard , una suite di strumenti per l'ispezione, il debug e l'ottimizzazione dei programmi TensorFlow.
TensorBoard su GitHub Contribuisci Discuti sul forum
SIG TF.js
SIG TF.js facilita i componenti forniti dalla comunità a TensorFlow.js e offre supporto al progetto tramite SIG.
TensorFlow.js su GitHub Contribuisci Discuti sul forum
Componenti aggiuntivi SIG TFX
SIG TFX-Addons accelera la condivisione di personalizzazioni e aggiunte per soddisfare le esigenze del ML di produzione, espandere la visione e aiutare a guidare nuove direzioni per TensorFlow Extended (TFX) e la comunità ML.
Componenti aggiuntivi SIG TFX su GitHub Contribuisci Discuti sul forum
Nuovi SIG
Non hai trovato quello che cercavi? Se ritieni che ci sia una forte necessità di un nuovo TensorFlow SIG, leggi il playbook SIG e segui le istruzioni su come proporlo alla nostra comunità di contributori.