发布者：Joana Carrasqueira，TensorFlow 项目经理，Thea Lamkin，开源项目经理，与 TensorFlow SIG 负责人合作。
TensorFlow SIG（特别兴趣小组）组织社区对 TensorFlow 生态系统关键部分的贡献，并使社区成员能够为重要领域贡献和维护新功能。
SIG 负责人和成员共同努力构建和支持重要的 TensorFlow 用例，并且是我们的开源社区的重要组成部分。这一切都始于 SIG Build，我们现在拥有 13 个活跃的 SIG，并且还在不断增加。
在本文中，您将了解当今存在的 SIG 以及如何参与其中。许多 SIG 由开源社区成员领导，从行业合作者到 机器学习 Google 开发者专家（ML GDE）。TensorFlow 的成功在很大程度上归功于我们充满活力的社区的辛勤工作和贡献。我们欢迎贡献者加入 SIG，他们最想合作的 TensorFlow 生态系统部分。以下是对 SIG 及其重点领域概述，由其负责人提供
SIG Addons
在机器学习这样的快速发展的领域中，许多新发展无法集成到 TensorFlow 核心。SIG Addons 的创建是为了解决这个问题，通过维护一个包含符合既定 API 模式的最前沿贡献的存储库，但实现了 TensorFlow 核心不可用的新功能，并采用了 tf.contrib 的部分内容。
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SIG Build
SIG Build 始于一个关于开发主题的论坛，例如新架构支持和打包改进，发展成为一个讨论中心，专门致力于构建、测试、打包和分发 TensorFlow，它将内部和外部 TensorFlow 开发联系在一起。该小组的目标是确保 TensorFlow 在更广泛的 OSS 生态系统中是一个好公民（Python、C++、Linux、Windows、macOS）。
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SIG IO
SIG IO 是一个存储库，用于 TensorFlow 的数据集、流和文件系统扩展支持。最近的成果包括发布 v.0.13.0（与 TF 2.2 一起发布），添加了 Video Studio Code 教程，并添加了 AVIF 图像文件格式 支持。
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SIG JVM
SIG JVM 为在 Java 虚拟机 (JVM) 之上构建、训练和提供 TensorFlow 模型提供了全面的支持。该小组专注于使用 Java，但也包括其他流行的 JVM 语言，如 Kotlin 和 Scala。一些最近的成果包括在本地内存中添加 n 维数据访问以及创建类似于 Keras 的高级 API 用于构建模型。
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SIG Keras
该小组专注于 tf.Keras API 的护理和饲养（新功能、文档、指南）、Keras Tuner、AutoKeras 和 Keras 应用程序。
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SIG Micro
SIG Micro 是一个围绕在微控制器、DSP 和其他高度资源受限的嵌入式设备上运行 TensorFlow 模型的讨论和协作组。
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SIG MLIR
该小组的目标是促进关于高性能编译器以及如何将优化技术应用于 TensorFlow 图的开放讨论。最终，该项目旨在创建一个通用中间表示，它可以降低新硬件的成本并提高现有 TensorFlow 用户的可使用性。
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SIG Networking
SIG Networking 旨在为不同的网络结构和协议添加支持。该小组评估此领域的提案和设计，并在 tensorflow/networking 存储库中维护代码。如果您有兴趣改进 TensorFlow 在不同类型的网络或底层驱动程序和库上的表现，请加入我们！
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SIG Reccomenders（新！)
SIG Recommenders 的创建是为了推动围绕使用 TensorFlow 进行大规模推荐系统（推荐器）的讨论和协作。我们希望鼓励分享行业最佳实践，获得共识和产品反馈，帮助改进 TensorFlow 对推荐器的支持，并促进 RFC 和 PR 在该领域的贡献。
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SIG Rust
SIG Rust 是为 TensorFlow Rust 绑定项目的用户和贡献者创建的。它为运行用其他语言创建的模型提供稳定支持，并且可以进行训练和评估。
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SIG Swift
SIG Swift 的目的是举办设计评审，讨论即将发布的 API 更改，分享项目路线图，并鼓励在 Swift for TensorFlow (S4TF) 开源社区中进行协作。
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SIG Tensorboard
SIG TensorBoard 是为了围绕 TensorBoard（TensorFlow 的可视化工具）进行讨论和协作而创建的。该小组的目标是吸引 TensorBoard 用户和开发者社区并获得反馈；鼓励开发新的 TensorBoard 插件；通过 TensorBoard.dev 促进 ML 协作；并鼓励社区改进 TensorBoard。
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SIG TF.js（新！)
SIG TF.js 的创建是为了促进社区为 tensorflow/tfjs 贡献的组件（以及潜在的社区维护的库）。TensorFlow.js 核心工程团队一直在努力构建基础设施和工具，使 ML 能够在 JavaScript 支持的应用程序中运行，并且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该项目的步伐，以帮助继续满足需求并帮助推动该项目的新的方向。
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感谢我们的 SIG 负责人为他们的工作和领导贡献力量
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| 图片：第一届 TensorFlow 贡献者峰会，圣克拉拉，2019 年。 |
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
