Группы по интересам TensorFlow (TF SIG) организуют вклад сообщества в ключевые части экосистемы TensorFlow. Руководители и участники SIG работают вместе над созданием и поддержкой важных вариантов использования TensorFlow.
SIG возглавляют члены сообщества открытого исходного кода, в том числе отраслевые сотрудники и эксперты Google по машинному обучению (ML GDE). Успех TensorFlow во многом обусловлен их тяжелой работой и вкладом.
Мы рекомендуем вам присоединиться к группе SIG, работающей над той областью экосистемы TensorFlow, которая вам больше всего интересна. Не все SIG будут иметь одинаковый уровень энергии, широту охвата или модели управления — ознакомьтесь с нашими уставами SIG , чтобы узнать больше. Оставайтесь на связи с лидерами и участниками SIG на форуме TensorFlow , где вы можете подписаться на предпочтительные теги и узнать больше о регулярных встречах SIG.
SIG Аддоны
SIG Addons создает и поддерживает репозиторий вкладов сообщества, которые соответствуют хорошо зарекомендовавшим себя шаблонам API, но реализуют новые функции, недоступные в ядре TensorFlow.
TensorFlow изначально поддерживает большое количество операторов, слоев, метрик, потерь, оптимизаторов и многого другого. Однако в такой быстро развивающейся области, как машинное обучение, есть много новых разработок, которые нельзя интегрировать в ядро TensorFlow (поскольку их широкое применение еще не ясно, или в основном используется небольшой частью сообщества). SIG Addons позволяет пользователям вводить новые расширения в экосистему TensorFlow устойчивым образом.
SIG Addons на GitHub Участие Обсудить на форуме
SIG-сборка
SIG Build улучшает и расширяет процесс сборки TensorFlow. SIG Build поддерживает репозиторий, демонстрирующий ресурсы, руководства, инструменты и сборки, предоставленные сообществом для сообщества.
SIG Build на GitHub Участие Обсудить на форуме
SIG IO
SIG IO поддерживает ввод-вывод TensorFlow, набор файловых систем и форматов файлов, которые недоступны во встроенной поддержке TensorFlow.
SIG IO на GitHub Участие Обсудить на форуме
JVM SIG
SIG JVM поддерживает привязки TF Java, чтобы пользователи могли использовать JVM для создания, обучения и запуска моделей машинного обучения.
Java и другие языки JVM, такие как Scala или Kotlin, часто используются в малых и крупных предприятиях по всему миру, что делает TensorFlow стратегическим выбором для внедрения машинного обучения в больших масштабах.
SIG JVM на GitHub Участие Обсудить на форуме
Модели SIG
SIG Models фокусируется на том, чтобы внести свой вклад в реализацию современной модели в TensorFlow 2 и поделиться передовым опытом использования TensorFlow 2 для современных исследований. Подгруппы ориентированы на различные приложения машинного обучения (Vision, NLP и т. д.).
SIG Models проводит обсуждения и сотрудничество вокруг TensorFlow Model Garden и TensorFlow Hub . Узнайте, как внести свой вклад в GitHub ниже, или обсудите исследования и модели на форуме.
TensorFlow Model Garden на GitHub
СИГ Микро
SIG Micro обсуждает и делится обновлениями TensorFlow Lite для микроконтроллеров , порта TensorFlow Lite, предназначенного для запуска моделей машинного обучения на DSP, микроконтроллерах и других устройствах с ограниченным объемом памяти.
TensorFlow Lite Micro на GitHub Обсуждение на форуме
СИГ МЛИР
SIG MLIR поддерживает диалекты и утилиты MLIR для TensorFlow, XLA и TF Lite, предоставляя высокопроизводительные компиляторы и методы оптимизации, которые можно применять к графикам TensorFlow и генерации кода. Их главная цель — создать общее промежуточное представление (IR), которое снижает затраты на установку нового оборудования и повышает удобство использования для существующих пользователей TensorFlow.
SIG MLIR на GitHub Участие Обсудить на форуме
Сеть SIG
SIG Networking поддерживает репозиторий TensorFlow Networking для сетевых расширений для конкретных платформ для ядра TensorFlow и связанных с ним утилит.
SIG Networking на GitHub Обсудить на форуме
Рекомендатели SIG
SIG Recommenders поддерживает коллекцию проектов, связанных с крупномасштабными рекомендательными системами, построенными на TensorFlow, предоставленном и поддерживаемом сообществом. Эти вклады дополняют TensorFlow Core и TensorFlow Recommenders .
Рекомендатели SIG на GitHub Участие Обсудить на форуме
СИГ Ржавчина
SIG Rust поддерживает идиоматические языковые привязки Rust для TensorFlow.
SIG Rust на GitHub Участие Обсудить на форуме
SIG TensorBoard
SIG TensorBoard способствует обсуждению TensorBoard — набора инструментов для проверки, отладки и оптимизации программ TensorFlow.
TensorBoard на GitHub Участие Обсудить на форуме
SIG TF.js
SIG TF.js облегчает добавление компонентов сообщества в TensorFlow.js и предлагает поддержку проекта через SIG.
TensorFlow.js на GitHub Участие Обсудить на форуме
SIG TFX-аддоны
SIG TFX-Addons ускоряет обмен настройками и дополнениями для удовлетворения потребностей производственного машинного обучения, расширяет видение и помогает продвигать новые направления для TensorFlow Extended (TFX) и сообщества машинного обучения.
SIG TFX-Addons на GitHub Участие Обсудить на форуме
Новые SIG
Не нашли то, что искали? Если вы считаете, что существует острая потребность в новом SIG TensorFlow, прочтите сборник сценариев SIG и следуйте инструкциям о том, как предложить его нашему сообществу участников.