雷锋网 AI 科技评论按,2015 年 11 月,谷歌发布了 TensorFlow,到如今已经有 3 年多了。最近,在TensorFlow 2.0 问世前,TensorFlow 2.0 开发者测试版先行发布,谷歌欢迎开发者在上面提出自己的需求、想法和建议。
在过去的几年里,在 GitHub 社区的高效参与下,TensorFlow 开发团队审查了 RFC,添加了许多新功能,实现了 TensorFlow 2.0 的大部分功能,并专注于易用性,这对 TensorFlow 来说是一个重要里程碑。
TensorFlow 是一项真正的社区工作,非常欢迎开发者提出建议和反馈。那么,如何提出建议和反馈,如何接收最新的资讯?下面是官方 GitHub 上给出的方法。
什么是好问题?
报告一个 Bug
请在 Github 上提交所有 Bug、错误和特性。文档和实现之间的差异、缺乏文档、性能问题或兼容性问题都是存在的。请具体说明这些问题,并在下面的地址提交所有有助于解决这些问题的信息:
Bug/性能问题:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/new?template=00-bug-performance-issue.md
构建/安装问题:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/new?template=10-build-installation-issue.md
文档问题:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/new?template=20-documentation-issue.md
其他问题:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/new?template=50-other-issues.md
对于一般性问题,可以在 * 上提交,或者提交给到 TensorFlow 邮件组。
Sparkles 提交功能请求
TensorFlow 社区成员的意见和建议受到高度重视,请将所有功能请求作为问题提交到 GitHub。
特征请求:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/new?template=30-feature-request.md
TensorFlow Lite 操作请求 :https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/new?template=40-tflite-op-request.md
思考并发送反馈报告
如果你想提交有关 TensorFlow 的一般性反馈(尤其是关于 TensorFlow 2.0),请考虑提交错误日志!
这里可以找到 TensorFlow 日志的模板和实例。
一旦你完成了这样一个文件,可以通过电子邮件发送给 TensorFlow 的测试团队。
如何参与其中
从现在开始到 TensorFlow 2.0 的发布,官方将积极维护一个讨论组,讨论出现的任何问题、评论、建议。他们将每周对 TensorFlow 2.0 进行测试,并通过 TensorFlow 测试讨论组公布结果。
请订阅 testing@tensorflow.org 接收最新消息。
特定兴趣小组(SIGs)
TensorFlow 的特定兴趣小组(SIGs)支持在特定项目上的社区协作。这些小组的成员一起构建和支持 TensorFlow 的特定部分或 TensorFlow 相关的项目。雷锋网(公众号:雷锋网)
要加入有关特定主题的讨论,请订阅下面的 SIG 邮件列表:
TensorBoard:插件开发、讨论和对 TensorFlow 可视化工具进行修改。
Networking:添加 gRPC 以外的网络协议。
I/O:支持 TensorFlow 中不可用的文件系统和格式。
Add-ons:TensorFlow 的扩展,确保稳定的 API。
Build:关于 TensorFlow 分布和打包的讨论。
来源:https://github.com/tensorflow/community/blob/master/sigs/build/tensorflow-testing.md
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