Contribuer à TensorFlow

Les contributions des membres de cette communauté sont essentielles pour le développement de l'écosystème TensorFlow. Nous tenons à vous remercier chaleureusement pour votre excellent travail et pour l'enthousiasme dont vous faites preuve.

Valeurs de communauté

Afin de favoriser un environnement ouvert et accueillant, les contributeurs et les responsables s'engagent à garantir à toutes les personnes qui participent à notre projet une expérience ne laissant aucune place au harcèlement, et ce, indépendamment de leur âge, corpulence, handicap, ethnicité, identité et expression de genre, niveau d'expérience, nationalité, apparence physique, race, religion ou identité et orientation sexuelles.

Voici quelques exemples de comportements qui contribuent à créer un environnement positif :

  • Utilisez un langage chaleureux et inclusif.
  • Soyez respectueux des points de vue et expériences de chacun.
  • Acceptez les critiques constructives.
  • Encouragez les comportements bénéfiques pour toute la communauté.
  • Faites preuve d'empathie envers les autres membres de la communauté.

La prise de décisions repose sur le mérite technique et sur le consensus. La communauté TensorFlow aspire à traiter tout le monde sur un pied d'égalité et à valoriser toutes les contributions. Pour en savoir plus sur les bonnes pratiques de la communauté TensorFlow, consultez notre Code de conduite.

Premiers pas avec TensorFlow

Il existe de nombreuses façons de contribuer à TensorFlow ! Vous pouvez participer à l'écriture du code, apporter des améliorations à la documentation de l'API TensorFlow ou encore ajouter vos notebooks Jupyter au dépôt tensorflow/examples. Ce guide fournit tout ce dont vous avez besoin pour vous lancer. Les contributions les plus courantes portent sur le code, la documentation et l'assistance de la communauté.

Au départ, TensorFlow a été développé par des chercheurs et des ingénieurs de l'équipe Google Brain au sein du service d'IA de Google. TensorFlow a été lancé par Google en Open Source dans le but de partager la technologie avec la communauté externe, et d'encourager la collaboration entre les chercheurs et l'industrie. Depuis lors, TensorFlow est devenu un écosystème de produits florissant, compatible avec un large éventail de plates-formes. Cependant, notre objectif est resté le même : rendre le machine learning accessible à tous et partout.