贡献指南¶
欢迎为Genesis深度学习框架贡献代码！本指南将帮助你了解如何参与项目开发。
🤝 贡献方式¶
代码贡献¶
- 修复bug
- 添加新特性
- 性能优化
- 测试完善
文档贡献¶
- 改进现有文档
- 添加教程和示例
- 翻译文档
- API文档完善
社区贡献¶
- 回答问题
- 代码审查
- 问题报告
- 功能建议
📋 开发流程¶
1. 准备工作¶
Bash
# Fork项目到你的GitHub账户
# Clone你的fork
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/genesis.git
cd genesis
# 添加上游仓库
git remote add upstream https://github.com/phonism/genesis.git
# 创建开发分支
git checkout -b feature/your-feature-name
2. 开发环境搭建¶
详见开发环境配置文档。
3. 代码开发¶
- 遵循代码规范
- 添加单元测试
- 更新相关文档
- 提交清晰的commit消息
4. 测试验证¶
Bash
# 运行测试套件
python -m pytest tests/ -v
# 运行代码格式检查
black genesis/ tests/
flake8 genesis/ tests/
# 运行类型检查
mypy genesis/
5. 提交PR¶
- 确保所有测试通过
- 填写详细的PR描述
- 链接相关的Issue
- 等待代码审查
📝 代码规范¶
Python风格指南¶
我们遵循PEP 8规范：
Python
# 好的示例
def compute_attention_weights(query, key, scale_factor):
"""Compute scaled dot-product attention weights.
Args:
query: Query tensor of shape [batch, seq_len, hidden_dim]
key: Key tensor of shape [batch, seq_len, hidden_dim]
scale_factor: Scaling factor for attention scores
Returns:
Attention weights of shape [batch, seq_len, seq_len]
"""
scores = genesis.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
scaled_scores = scores * scale_factor
return genesis.softmax(scaled_scores, dim=-1)
文档字符串¶
使用Google风格的docstring：
Python
def example_function(param1: int, param2: str = "default") -> bool:
"""One line summary of the function.
More detailed description if needed. Can span multiple lines.
Args:
param1: Description of param1
param2: Description of param2 with default value
Returns:
Description of return value
Raises:
ValueError: When param1 is negative
Example:
>>> result = example_function(42, "test")
>>> print(result)
True
"""
if param1 < 0:
raise ValueError("param1 must be non-negative")
return param1 > 0
测试编写¶
Python
import pytest
import genesis
class TestAttention:
"""Test attention mechanisms."""
def test_basic_attention(self):
"""Test basic attention computation."""
batch_size, seq_len, hidden_dim = 2, 4, 8
query = genesis.randn(batch_size, seq_len, hidden_dim)
key = genesis.randn(batch_size, seq_len, hidden_dim)
value = genesis.randn(batch_size, seq_len, hidden_dim)
attention = genesis.nn.MultiHeadAttention(hidden_dim, num_heads=2)
output = attention(query, key, value)
assert output.shape == (batch_size, seq_len, hidden_dim)
@pytest.mark.parametrize("num_heads", [1, 2, 4, 8])
def test_different_head_counts(self, num_heads):
"""Test attention with different head counts."""
# 测试实现
pass
🚀 开发最佳实践¶
1. 分支管理¶
Bash
# 主要分支
main # 稳定版本
develop # 开发版本
# 功能分支
feature/xxx # 新功能开发
bugfix/xxx # bug修复
hotfix/xxx # 紧急修复
2. Commit消息格式¶
类型说明： - feat: 新功能 - fix: bug修复 - docs: 文档更新 - style: 代码格式调整 - refactor: 重构 - perf: 性能优化 - test: 测试相关 - chore: 构建工具等
3. 性能考虑¶
- 避免不必要的内存拷贝
- 使用in-place操作when可能
- 考虑CUDA kernel的内存访问模式
- 添加性能基准测试
🐛 Bug报告¶
提交bug时请包含：
- 环境信息
- Genesis版本
- Python版本
- CUDA版本
-
操作系统
-
复现步骤
- 最小可复现代码
- 预期行为
- 实际行为
-
错误信息
-
相关日志
- 完整的错误堆栈
- 相关配置信息
示例：
Python
# 最小复现案例
import genesis
model = genesis.nn.Linear(10, 5)
x = genesis.randn(3, 10)
y = model(x) # 这里出现错误
# 错误信息：
# RuntimeError: CUDA kernel launch failed
🎯 贡献重点领域¶
当前我们特别欢迎以下领域的贡献：
高优先级¶
- 性能优化和基准测试
- CUDA算子实现
- 文档和教程完善
- 测试覆盖率提升
中优先级¶
- 新的神经网络层
- 数据加载器优化
- 分布式训练支持
- 混合精度训练
低优先级¶
- 可视化工具
- 模型部署支持
- 第三方框架集成
📞 联系我们¶
- GitHub Issues: 报告问题和功能请求
- GitHub Discussions: 技术讨论和问答
- Email: genesis-dev@example.com
🏆 贡献者认可¶
我们重视每一位贡献者的努力：
- 贡献者将列在项目README中
- 重大贡献者将获得维护者权限
- 定期发布贡献者通讯
📄 许可证¶
通过贡献代码，你同意你的贡献将在MIT许可证下发布。
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