Try out Google’s large language models using the PaLM API and MakerSuiteExplore Generative AI

Przyczyń się do rozwoju TensorFlow

Ekosystem TensorFlow może się rozwijać tylko dzięki wkładowi tej społeczności. Bardzo dziękujemy za Twój entuzjazm i pracę - doceniamy wszystko, co robisz!

Wartości wspólnotowe

W interesie wspierania otwartego i przyjaznego środowiska, współpracownicy i opiekunowie zobowiązują się, że uczestnictwo w naszym projekcie i naszej społeczności będzie doświadczeniem wolnym od molestowania dla wszystkich - niezależnie od wieku, wielkości ciała, niepełnosprawności, pochodzenia etnicznego, tożsamości płciowej i ekspresji, poziomu doświadczenie, narodowość, wygląd osobisty, rasa, religia lub tożsamość seksualna i orientacja.

Przykłady zachowań, które przyczyniają się do tworzenia pozytywnego środowiska, obejmują:

  • Używaj języka powitalnego i otwartego.
  • Szanuj różne punkty widzenia i doświadczenia.
  • Z wdziękiem przyjmuj konstruktywną krytykę.
  • Wspieraj to, co najlepsze dla społeczności.
  • Okaż empatię innym członkom społeczności.

Decyzje podejmowane są na podstawie merytorycznej merytorycznej i konsensusu. Społeczność TensorFlow dąży do równego traktowania wszystkich i doceniania każdego wkładu. Aby uzyskać więcej informacji na temat najlepszych praktyk w społeczności TensorFlow, zapoznaj się z naszym Kodeksem postępowania .

Złóż swój pierwszy wkład

Istnieje wiele sposobów, aby przyczynić się do TensorFlow! Możesz wnieść kod, ulepszyć dokumentację interfejsu API TensorFlow lub dodać notatniki Jupyter do repozytorium tensorflow / examples . Ten przewodnik zawiera wszystko, czego potrzebujesz, aby rozpocząć. Nasze najczęstsze wkłady obejmują kod , dokumentację i wsparcie społeczności .

TensorFlow został pierwotnie opracowany przez badaczy i inżynierów z zespołu Google Brain w ramach organizacji Google zajmującej się sztuczną inteligencją . Google open source TensorFlow w nadziei na udostępnienie technologii społeczności zewnętrznej i zachęcenie do współpracy między badaczami a przemysłem. Od tego czasu TensorFlow wyrósł na dobrze prosperujący ekosystem produktów na wielu różnych platformach. Jednak naszym celem nadal jest udostępnienie uczenia maszynowego każdemu i wszędzie.