文 / TensorFlow 项目经理 Joana Carrasqueira、开源项目经理 Thea Lamkin 以及 TensorFlow SIG 负责人
在 TensorFlow SIG（Special Interest Groups，特殊兴趣小组）的组织下，广大社区成员得以对 TensorFlow 生态系统的很多关键部分做出贡献，社区成员也因此能够在重要领域贡献力量并协助维护新特性。
各 SIG 负责人和成员共同努力构建和支持重要的 TensorFlow 用例，是我们开源社区的重要组成部分。最开始成立的是 SIG Build，我们现在有 13 个活跃的 SIG，还有更多正在组建中。
在本文中，您将了解目前已有的 SIG，以及如何参与其中。许多 SIG 是由开源社区的成员领导的，从行业合作者到由 Google 认证的机器学习开发者专家 (ML GDE)，背景十分广泛。TensorFlow 的成功在很大程度上归功于我们活跃的社区以及他们的辛勤工作和积极贡献。我们欢迎广大贡献者加入 SIG，参与 TensorFlow 生态系统中最想展开合作与贡献的部分。可参考以下由各负责人提供的 SIG 及其关注领域的概述：
SIG Addons
在机器学习这样一个快速发展的领域，有很多新的发展成果无法集成到 TensorFlow Core 中。SIG Addons 的创建就是为了解决这个问题，它维护了一个前沿贡献的代码库，这些贡献符合成熟的 API 模式，但实现了 TensorFlow Core 中不支持的新功能，并采用了 tf.contrib 的一些部分。
要为 TensorFlow Addons 做出贡献，请参与我们的 每月会议。
SIG Build
起初，SIG Build 是一个基于新架构支持和封装改进等开发主题的论坛，后来发展为一个致力于构建、测试、封装和分发 TensorFlow 的讨论中心，它是连接 TensorFlow 内部和外部开发的桥梁。这个小组的目标是确保 TensorFlow 在更广泛的 OSS 生态系统（Python、C++、Linux、Windows、MacOS）中的兼容。
要为 TensorFlow Build 做出贡献，请参与我们的 每月会议。
SIG IO
SIG IO 是 TensorFlow 的数据集、流式传输和文件系统扩展支持的代码库。最近的成就包括发布了 v.0.13.0（含 TF 2.2），增加了 Video Studio Code 教程，并增加了 AVIF 图像文件格式 支持。
要为 TensorFlow IO 做出贡献，请参与我们的 每月会议。
SIG JVM
SIG JVM 为在 Java虚拟机 (JVM) 之上构建、训练和服务 TensorFlow 模型提供全面的支持。这个小组专注于使用 Java，但也包括其他主流 JVM 语言，如 Kotlin 和 Scala。最近的一些成就包括在原生内存中添加 n 维数据访问，以及创建一个类似于 Keras 的高阶 API 来构建模型。
要为 TensorFlow JVM 做出贡献，请参与我们的 每月会议。
SIG Keras
这个小组专注于 tf.Keras API（新特性、文档、指南）、Keras Tuner、AutoKeras 和 Keras 应用的维护和支持。
要为 TensorFlow Keras 做出贡献，请参与我们的 每月会议。
SIG Micro
SIG Micro 小组主要围绕在微控制器、DSP 和其他资源受限的嵌入式设备上运行 TensorFlow 模型展开讨论和协作。
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SIG MLIR
此小组的目的是促进高性能编译器以及如何将优化技术应用于 TensorFlow 计算图的公开讨论。此项目的最终目的是创建一个通用的中间表征，以降低新硬件的成本，并针对现有 TensorFlow 用户提高实用性。
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SIG Networking
SIG Networking 旨在增加对不同网络结构和协议的支持。此小组评估网络领域的建议和设计，并在 tensorflow/networking 代码库中维护代码。如果您在不同类型的网络或底层驱动程序和库上对改进 TensorFlow 感兴趣，欢迎加入我们！
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SIG Recommenders（新！）
设立 SIG Recommenders 的目的是为了推动围绕将 TensorFlow 应用于大规模推荐系统 (Recommenders) 的讨论和协作。我们希望鼓励分享行业内的最佳做法，获得共识和产品反馈，以帮助发展 TensorFlow 对推荐程序的支持，并促进此领域的 RFC 和 PR 的贡献。
要为 TensorFlow Recommenders 做出贡献，请加入 邮件列表，以了解我们即将举行的会议的最新资讯。
SIG Rust
SIG Rust 是为 TensorFlow Rust 绑定项目的用户和贡献者设立的。它为运行用其他语言创建的模型提供了稳定的支持，并且可以训练和评估。
要为 TensorFlow Rust 做出贡献，请加入 邮件列表，以了解我们即将举行的会议的最新资讯。
SIG Swift
SIG Swift 的目的是主持设计评审，讨论即将发布的 API 变更，分享项目路线图，并鼓励 Swift for TensorFlow (S4TF) 开源社区的合作。
要为 TensorFlow Swift 做出贡献，请参与我们的 每月会议。
SIG Tensorboard
SIG TensorBoard 旨在围绕 TensorFlow 的可视化工具 TensorBoard 进行讨论和协作。此小组的目标是让 TensorBoard 用户和开发者社区参与进来并获得反馈；鼓励开发新的 TensorBoard 插件；通过 TensorBoard.dev 促进协作 ML；以及鼓励社区改进 TensorBoard。
要为 TensorFlow TensorBoard 做出贡献，请参与我们的 每月会议。
SIG TF.js（新！）
SIG TF.js 的设立旨在方便社区为 tensorflow/tfjs（以及潜在的社区维护库）贡献组件。TensorFlow.js 的核心工程团队一直致力于构建基础架构和工具，使 ML 能够在 JavaScript 驱动的应用中运行，并拥有一个由个人开发者、GDE 和企业用户组成的活跃贡献者社区。我们希望加快社区参与项目的速度，以帮助继续满足需求并为该项目指明新的方向。
要为 TensorFlow TF.js 做出贡献，请参与我们的 每月会议。
在此对 SIG 负责人的辛勤努力和领导工作表示感谢：
图片：2019 年圣克拉拉，第一届 TensorFlow 贡献者峰会
- Sean Morgan、Tzu-Wei Sung | SIG Addons
- Jason Zaman、Austin Anderson | SIG Build
- Yong Tang、Anthony Dmitriev、Derek Murray | SIG IO
- Karl Lessard、Adam Pocock、Rajagopal Ananthanarayanan | SIG JVM
- Francois Chollet | SIG Keras
- Neil Tan、Pete Warden | SIG Micro
- Tatiana Shpeisman、Pankaj Kanwar | SIG MLIR
- Bairen Yi、Jeroen Bedorf | SIG Networking
- Bo Liu、Haidong Rong、Yong Li、Wei Wei | SIG Recommenders
- Adam Crume | SIG Rust
- Ewa Matejska | SIG Swift
- Mani Varadarajan、Gal Oshri | SIG TensorBoard
- Sandeep Gupta、Ping Yu | SIG TF.js
原文：Join the TensorFlow Special Interest Groups (SIGs)
中文：TensorFlow 公众号