无论您是添加损失函数、提高测试覆盖率还是为重大设计变更编写 RFC，本部分贡献者指南将帮助您快速入门。感谢您为改进 TensorFlow 所做的工作和给予的关注。
准备工作
在为 TensorFlow 项目贡献源代码之前，请查看该项目的 GitHub 仓库中的 CONTRIBUTING.md 文件。例如，请参阅核心 TensorFlow 仓库中的 CONTRIBUTING.md 文件。所有代码贡献者都需要签署贡献者许可协议 (CLA)。
为避免重复工作，在开始处理非普通功能之前，请查看当前或提议的 RFC 并与 TensorFlow 论坛上的开发者 (developers@tensorflow.org) 联系。在决定添加新功能时，我们是有选择性的，为项目做贡献和提供帮助的最佳方法是处理已知问题。
新贡献者的问题
新贡献者在搜索对 TensorFlow 代码库的首次贡献时应查找以下标签。我们强烈建议新贡献者先处理具有“good first issue”和“contributions welcome”标签的项目；这有助于贡献者熟悉贡献工作流程，并让核心开发者认识贡献者。
如果您有兴趣招募一个团队来帮助解决大规模问题或处理新特性，请给 developers@ 小组发送电子邮件，并查看我们当前的 RFC 列表。
代码审查
新功能、错误修复以及对代码库的任何其他更改都必须经过代码审查。
以拉取请求的形式审查贡献到项目的代码是 TensorFlow 开发的关键组成部分。我们鼓励任何人审查其他开发者提交的代码，尤其是在您可能会使用该功能的情况下。
在代码审查过程中，请牢记以下问题：
我们在 TensorFlow 中需要这个功能吗？它有可能被使用吗？作为 TensorFlow 用户，您是否喜欢此更改并打算使用它？此更改在 TensorFlow 的范围内吗？维护新功能的成本是否物有所值？
代码与 TensorFlow API 是否一致？公共函数、类和参数的命名是否合理，设计是否直观？
是否包括文档？所有公共函数、类、参数、返回类型和存储的特性是否都已根据 TensorFlow 约定命名并明确记录？TensorFlow 文档中是否尽可能地描述了新功能并通过示例加以说明？文档是否正确呈现？
代码是人类可读的吗？冗余度低吗？是否应改进变量名称以使其清晰或一致？是否应添加注释？是否应移除任何无用或多余的注释？
代码是否高效？能否轻松重写此代码以更高效地运行？
代码是否向后兼容先前版本的 TensorFlow？
新代码是否会添加与其他库的新依赖关系？
测试并提高测试覆盖率
高质量的单元测试是 TensorFlow 开发流程的基石。为此，我们使用 Docker 镜像。测试函数经过适当的命名，负责检查算法的有效性以及代码的不同选项。
所有新功能和错误修复都必须包括足够的测试覆盖率。我们也欢迎提供新测试用例或改进现有测试的贡献。如果您发现我们现有的测试不完整（即使当前尚未导致错误），请提交问题，并在可能的情况下提交拉取请求。
有关每个 TensorFlow 项目中测试过程的特定详细信息，请参阅 GitHub 上项目仓库中的 README.md 和 CONTRIBUTING.md 文件。
充分测试中需要特别关注的问题：
- 是否对每个公共函数和类都进行了测试？
- 是否测试了一组合理的参数、它们的值、值类型和组合？
- 测试是否验证了代码正确无误，以及它所执行的操作是否符合文档中所述的代码意图？
- 如果更改是错误修复，是否包括非回归测试 ？
- 测试是否通过持续集成构建？
- 测试是否覆盖代码的每一行？如果未覆盖，例外是否合理且明确？
如果发现任何问题，请考虑帮助贡献者了解这些问题并加以解决。
改善错误消息或日志
我们欢迎改善错误消息和日志记录的贡献。
贡献工作流
代码贡献（错误修复、新开发、测试改进）全部遵循以 GitHub 为中心的工作流。要参与 TensorFlow 开发，请建立一个 GitHub 帐号。然后：
将您计划处理的仓库分叉。转到项目仓库页面，然后使用 Fork 按钮。这将在您的用户名下创建一个仓库副本。（有关如何将仓库分叉的更多详细信息，请参阅此指南。）
将仓库克隆到本地系统。
$ git clone git@github.com:your-user-name/project-name.git创建一个新分支来保存您的工作。
$ git checkout -b new-branch-name处理新代码。编写并运行测试。
提交您的更改。
$ git add -A$ git commit -m "commit message here"将您的更改推送到 GitHub 仓库。
$ git push origin branch-name打开一个拉取请求 (PR)。转到 GitHub 上的原始项目仓库。随后将显示一条有关您最近推送的分支的消息，询问您是否要打开拉取请求。按照提示进行操作，在仓库之间进行比较，然后提交 PR。这将向提交者发送一封电子邮件。您可能需要考虑将电子邮件发送到邮寄名单来提高关注度。（有关更多详细信息，请参阅关于 PR 的 GitHub 指南。）
维护者和其他贡献者将审查您的 PR。请参与对话，并尝试进行任何要求的更改。一旦 PR 获得批准，便会合并代码。
在处理下一个贡献之前，请确保您的本地仓库是最新的。
设置远程的上游仓库。（每个项目只需执行一次，不必每次都执行。）
$ git remote add upstream git@github.com:tensorflow/project-repo-name切换到本地 master 分支。
$ git checkout master从上游拉取更改。
$ git pull upstream master将更改推送到您的 GitHub 帐号。（可选，但这是一个好的做法。）
$ git push origin master如果您要开始新工作，请创建一个新分支。
$ git checkout -b branch-name
其他 git 和 GitHub 资源：