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TensorFlow Special Interest Group (SIG) に貢献する

TensorFlow Special Interest Groups (TF SIG) は、TensorFlow エコシステムの主要部分へのコミュニティ貢献を組織しています。 SIG のリーダーとメンバーは協力して、重要な TensorFlow ユースケースを構築およびサポートします。

SIG は、業界の協力者や機械学習 Google 開発者エキスパート(ML GDE) を含むオープンソースコミュニティのメンバーによって主導されています。 TensorFlow の成功は主に彼らの努力と貢献によるものです。

TensorFlow のエコシステムの最も関心のある分野に取り組んでいる SIG に参加することをお勧めします。すべての SIG が同じレベルのエネルギー、範囲の広さ、またはガバナンスモデルを備えているわけではありません。詳細については、 SIG 憲章を参照してください。 TensorFlow フォーラムで SIG のリーダーやメンバーとつながりを保ち、優先タグを購読したり、定期的な SIG ミーティングについて詳しく知ることができます。

SIG アドオン

SIG Addons は、確立された API パターンに準拠するコミュニティ貢献のリポジトリを構築および維持しますが、コア TensorFlow では利用できない新しい機能を実装します。

TensorFlow は、多数の演算子、レイヤー、メトリクス、損失、オプティマイザーなどをネイティブにサポートしています。ただし、ML のような急速に変化する分野では、コア TensorFlow に統合できない多くの新しい開発があります (その広範な適用性がまだ明らかになっていない、または主にコミュニティの小規模なサブセットで使用されているため)。 SIG アドオンを使用すると、ユーザーは持続可能な方法で TensorFlow エコシステムに新しい拡張機能を導入できます。

GitHub 上の SIG アドオンがフォーラムで議論に貢献

SIG ビルド

SIG Build は、TensorFlow ビルドプロセスを改善および拡張します。 SIG Build は、コミュニティによってコミュニティのために提供されたリソース、ガイド、ツール、およびビルドを紹介するリポジトリを管理します。

GitHub 上の SIG ビルドフォーラムでの議論に貢献する

シグイオ

SIG IO は、TensorFlow の組み込みサポートでは利用できないファイルシステムとファイル形式のコレクションである TensorFlow I/O を維持します。

GitHub 上の SIG IO がフォーラムで議論に貢献

SIG JVM

SIG JVM は、ユーザーが機械学習モデルの構築、トレーニング、実行に JVM を使用できるように TF Java バインディングを維持します。

Java や、Scala や Kotlin などのその他の JVM 言語は、世界中の中小企業から大企業まで頻繁に使用されているため、TensorFlow は大規模な機械学習を導入するための戦略的な選択肢となっています。

GitHub 上の SIG JVM がフォーラムで議論に貢献

SIGモデル

SIG Models は、TensorFlow 2 での最先端のモデル実装への貢献を可能にし、最先端の研究に TensorFlow 2 を使用するベストプラクティスを共有することに重点を置いています。サブグループは、さまざまな機械学習アプリケーション (Vision、NLP など) を中心にしています。

SIG モデルは、 TensorFlow Model GardenおよびTensorFlow Hubに関するディスカッションやコラボレーションを主催します。以下の GitHub で貢献する方法を学ぶか、フォーラムで研究とモデルについて議論してください。

GitHub 上の TensorFlow Model Garden への貢献

GitHub 上の TensorFlow Hub への貢献

SIGマイクロ

SIG Micro は、メモリが限られている DSP、マイクロコントローラー、その他のデバイスで機械学習モデルを実行するように設計された TensorFlow Lite のポートであるTensorFlow Lite for Microcontrollersに関する最新情報について議論し、共有します。

GitHub 上の TensorFlow Lite Micro がフォーラムでディスカッションに貢献

SIG MLIR

SIG MLIR は、TensorFlow、XLA、TF Lite のMLIR方言とユーティリティを維持し、TensorFlow グラフとコード生成に適用できる高性能コンパイラと最適化技術を提供します。彼らの包括的な目標は、新しいハードウェアを導入するコストを削減し、既存の TensorFlow ユーザーの使いやすさを向上させる共通の中間表現 (IR) を作成することです。

GitHub 上の SIG MLIR がフォーラムで議論に貢献

SIG ネットワーキング

SIG Networking は、コア TensorFlow および関連ユーティリティに対するプラットフォーム固有のネットワーク拡張機能の TensorFlow Networking リポジトリを維持します。

GitHub 上の SIG ネットワーキングフォーラムで議論する

SIG 推薦者

SIG Recommenders は、コミュニティによって提供および維持されている TensorFlow に基づいて構築された大規模な推奨システムに関連するプロジェクトのコレクションを維持しています。これらの貢献はTensorFlow CoreとTensorFlow Recommendersを補完するものです。

GitHub 上の SIG 推奨者がフォーラムでの議論に貢献