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L'ecosistema TensorFlow può crescere solo grazie ai contributi di questa community. Grazie mille per il tuo entusiasmo e il tuo lavoro, apprezziamo tutto ciò che fai!
Nell'interesse di promuovere un ambiente aperto e accogliente, i collaboratori e i manutentori si impegnano a rendere la partecipazione al nostro progetto e alla nostra comunità un'esperienza priva di molestie per tutti, indipendentemente dall'età, dalla corporatura, dalla disabilità, dall'etnia, dall'identità e dall'espressione di genere, dal livello di esperienza, nazionalità, aspetto personale, razza, religione o identità e orientamento sessuale.
Esempi di comportamenti che contribuiscono a creare un ambiente positivo includono:
- Usa un linguaggio di benvenuto e inclusivo.
- Rispetta i diversi punti di vista ed esperienze.
- Accetta con grazia le critiche costruttive.
- Promuovi ciò che è meglio per la comunità.
- Mostra empatia per gli altri membri della comunità.
Le decisioni vengono prese sulla base del merito tecnico e del consenso. La community di TensorFlow aspira a trattare tutti allo stesso modo e a valorizzare tutti i contributi. Per ulteriori informazioni sulle best practice nella community di TensorFlow, consulta il nostro Codice di condotta .
Dai il tuo primo contributo
Ci sono molti modi per contribuire a TensorFlow! Puoi contribuire al codice, apportare miglioramenti alla documentazione dell'API TensorFlow o aggiungere i tuoi taccuini Jupyter al repository tensorflow / examples . Questa guida fornisce tutto ciò di cui hai bisogno per iniziare. I nostri contributi più comuni includono codice , documentazione e supporto della comunità .
TensorFlow è stato originariamente sviluppato da ricercatori e ingegneri del team di Google Brain all'interno dell'organizzazione AI di Google . Google ha aperto TensorFlow nella speranza di condividere la tecnologia con la comunità esterna e incoraggiare la collaborazione tra ricercatori e industria. Da allora, TensorFlow è diventato un fiorente ecosistema di prodotti, su un'ampia gamma di piattaforme. Ma il nostro obiettivo è ancora quello di rendere l'apprendimento automatico accessibile a chiunque, ovunque.
Salvo quando diversamente specificato, i contenuti di questa pagina sono concessi in base alla licenza Creative Commons Attribution 4.0, mentre gli esempi di codice sono concessi in base alla licenza Apache 2.0. Per ulteriori dettagli, consulta le norme del sito di Google Developers. Java è un marchio registrato di Oracle e/o delle sue consociate.
Ultimo aggiornamento 2021-01-28 UTC.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2021-01-28 UTC."],[],[],null,["# Contribute to TensorFlow\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe TensorFlow ecosystem can only grow through the contributions of this\ncommunity. Thanks so much for your enthusiasm and your work---we appreciate\neverything you do!\n\nCommunity values\n----------------\n\nIn the interest of fostering an open and welcoming environment, contributors and\nmaintainers pledge to make participation in our project and our community a\nharassment-free experience for everyone---regardless of age, body size,\ndisability, ethnicity, gender identity and expression, level of experience,\nnationality, personal appearance, race, religion, or sexual identity and\norientation.\n\nExamples of behaviors that contribute to creating a positive environment\ninclude:\n\n- Use welcome and inclusive language.\n- Be respectful of differing viewpoints and experiences.\n- Gracefully accept constructive criticism.\n- Foster what's best for the community.\n- Show empathy for other community members.\n\nDecisions are made based on technical merit and consensus. The TensorFlow\ncommunity aspires to treat everyone equally, and to value all contributions. For\nmore information on best practices in the TensorFlow community, please review\nour\n[Code of Conduct](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/CODE_OF_CONDUCT.md).\n\nMake your first contribution\n----------------------------\n\nThere are many ways to contribute to TensorFlow! You can contribute code, make\nimprovements to the TensorFlow API documentation, or add your Jupyter notebooks\nto the [tensorflow/examples](http://www.github.com/tensorflow/examples) repo.\nThis guide provides everything you need to get started. Our most common\ncontributions include *code* , *documentation* , and *community support*.\n\n- [Write code](/community/contribute/code).\n- [Improve tests](/community/contribute/tests).\n- [Improve documentation](/community/contribute/docs).\n- Answer questions on [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/tagged/tensorflow).\n- Participate in the discussion on our [mailing lists](../mailing-lists).\n- Contribute [example notebooks](http://www.github.com/tensorflow/examples).\n- Investigate [bugs and issues](https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues) on GitHub.\n- Review and comment on [pull requests](https://github.com/tensorflow/tensorflow/pulls) from other developers.\n- [Report an issue](https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/new/choose).\n- Give a \"thumbs up\" 👍 on issues that are relevant to you.\n- Reference TensorFlow in your blogs, papers, and articles.\n- Talk about TensorFlow on social media.\n- ... even just starring/forking the repos you like on GitHub!\n\nTensorFlow was originally developed by researchers and engineers from the Google\nBrain team within [Google's AI organization](https://ai.google/). Google open\nsourced TensorFlow in the hope of sharing technology with the external community\nand encouraging collaboration between researchers and industry. Since then,\nTensorFlow has grown into a thriving ecosystem of products, on a wide range of\nplatforms. But our goal is still to make machine learning accessible to anyone,\nanywhere."]]