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+# Contribuir para o código do TensorFlow
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+Esteja você adicionando uma função de perda, melhorando a cobertura de teste, ou escrevendo um RFC para uma grande mudança de design, essa parte do guia do contribuidor o ajudará a começar. Obrigado pelo seu trabalho e interece em melhorar o TensorFlow.
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+## Antes de começar
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+Antes de contribuir ao codigo fonte de um projeto TensorFlow, por favor revise o arquivo `CONTRIBUTING.md` no repositório GitHub do projeto. Por exemplo, veja o arquivo [CONTRIBUTING.md](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/CONTRIBUTING.md) no núcleo do repositório TensorFlow. Todos os contribuidores de código precisam assinar um [Contributor License Agreement](https://cla.developers.google.com/clas) (CLA).
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+Para evitar trabalho duplicado, por vafor revise [current](https://github.com/tensorflow/community/tree/master/rfcs) ou [proposed](https://github.com/tensorflow/community/labels/RFC%3A%20Proposed) RFCs e contacte os desenvolvedores nos fóruns do TensorFlow ([[email protected]](https://groups.google.com/u/1/a/tensorflow.org/g/developers)) antes de você começar a trabalhar em uma feature não trivial. Nós somos um pouco seletivos ao decidir adicionar novas funcionalidades, e a melhor maneira de contribuir e ajudar o projeto é trabalhar em problemas conhecidos.
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+## Issues para novos contribuidores
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+Novos contribuidores deveriam buscar as seguintes tags ao procurar por uma primeira contribuição a base de código do TensorFlow. Nós fortemente recomendamos que novos contribuidores abordem projetos “good first issue” e "contributions welcome" primeiro; isso ajuda o contribuidor a se familiarizar com o fluxo de contribuição, e para o núcleo de desenvolvedores  conhecer o contribuidor.
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+- [good first issue](https://github.com/tensorflow/tensorflow/labels/good%20first%20issue)
+- [contributions welcome](https://github.com/tensorflow/tensorflow/labels/stat%3Acontributions%20welcome)
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+se você está interessado em recrutar um time para abordar um problema de larga escala ou uma nova feature, por favor email o [developers@ group](https://groups.google.com/a/tensorflow.org/g/developers) e revise nossa atual lista de RFCs.
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+## Revisão de código
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+Novas features, correção de bugs, e quaisquer outras alterações a base de código são sujeitas a revisão de código.
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+Revisão de código contribuido a projetos como pull request é um componente crucial para o desenvolvimento do TensorFlow. Nós encorajamos qualquer um a começar a revisar código submetido por outros desenvolvedores, especialmente se a feature é algo que você provavelmente vá usar.
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+Aqui estão algumas perguntas a serem lembradas durante o processo de revisão de código:
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+- *Queremos isso no TensorFlow?* É provável que seja usado? Você, como usuário do TensorFlow, gosta da mudança e pretende usá-la? Essa mudança está no escopo do TensorFlow? O custo de manutenção de um novo recurso valerá seus benefícios?
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+- *O código é concistente com a API do TensorFlow?* São funções públicas, classes e parâmetros bem nomeados e projetados intuitivamente?
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+- *Inclui documentação?* Todas as funções públicas, classes, parâmetros, tipos de retorno e atributos armazenados são nomeados de acordo com as convenções do TensorFlow e claramente documentados? A nova funcionalidade é descrita na documentação do TensorFlow e ilustrada com exemplos, sempre que possível? A documentação é renderizada corretamente?
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+- *O código é humanamente legível?* Possui pouca redundância? Os nomes das variáveis devem ser melhorados para maior clareza ou consistência? Comentários devem ser adicionados? Algum comentário deve ser removido como inútil ou irrelevante?
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+- *O código é eficiente?* Poderia ser reescrito facilmente para ser executado com mais eficiência?
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+- O código é *retrocompatível* com verções anteriores do TensorFlow?
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+- O novo código adicionará *novas dependências* em outras bibliotecas?
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+## Testar e melhorar cobertura de teste
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+Testes de unidade de alta qualidade são a base do processo de desnvolvimento do TensoFlow. Para esse propósito, utilizamos imagens Docker. As funções de teste são nomeadas apropiadamente e são responsaveis por checar a validade dos algoritomos, assim como as diferentes opções de código.
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+Todos os novos recursos e correções de bugs *devem* incluir cobertura de teste adequada. Também recebemos contribuições de novos casos de teste ou melhorias nos testes existentes. Se você descobrir que nossos testes existentes não estão completos - mesmo que isso não esteja causando um bug no momento - registre um problema e, se possível, uma solicitação pull.
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+Para obter os detalhes específicos dos procedimentos de teste em cada projeto do TensorFlow, consulte os arquivos `README.md` e `CONTRIBUTING.md` no repositório do projeto no GitHub.
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+De preocupações particulares em *testes adequados* :
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+- São, *todas as funções e classes públicas* testadas?
+- Há um *conjunto razoável de parâmetros*, seus valores, tipos e combinações testados?
+- Os testes validam que o *código está correto* e que está *fazendo o que a documentação diz que* o código deveria fazer?
+- Se a alteração for uma correção de bug, um *teste de não regressão* está incluído?
+- Os testes *passam na build de integração contínua*?
+- Os testes *cobrem todas as linhas de código?* Se não, as exceções são razoáveis e explícitas?
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+Se você encontrar algum problema, considere ajudar o colaborador a entender esses problemas e resolvê-los.
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+## Melhorar mensagens de erro ou logs
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+Contribuições que melhoram mensagens de erro e registro são bem vindas.
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+## Fluxo de trabalho de contribuição
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+Contribuições de código—correções de bugs, novos desenvolvimentos, melhorias de teste—seguem um fluxo de trabalho centrado no GitHub. Para participar do desenvolvimento do TensorFlow, configure uma conta do GitHub. Então:
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+1. Faça um Fork do repositório no qual planeja trabalhar. Vá para a página do repositório do projeto e use o botão *Fork* . Isso criará uma cópia do repositório, sob seu nome de usuário. (Para obter mais detalhes sobre como fazer um branch de um repositório, consulte [este guia](https://help.github.com/articles/fork-a-repo/) .)
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+2. Clone o repositório para o seu sistema local.
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+    `$ git clone [email protected]:your-user-name/project-name.git`
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+3. Crie uma nova branch para armazenar seu trabalho.
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+    `$ git checkout -b new-branch-name`
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+4. Trabalhe em seu novo código. Escreva e execute testes.
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+5. Confirme suas alterações.
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+    `$ git add -A`
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+    `$ git commit -m "commit message here"`
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+6. Envie suas alterações para o repositório do GitHub.
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+    `$ git push origin branch-name`
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+7. Abra um *Pull Request*(PR). Acesse o repositório do projeto original no GitHub. Haverá uma mensagem sobre seu branch enviado recentemente, perguntando se você gostaria de abrir um Pull Request. Siga os prompts, *compare os repositórios* e envie o PR. Isso enviará um email para os committers. Você pode querer considerar o envio de um email para a lista de discussão para obter mais visibilidade. (Para mais detalhes, consulte o [guia do GitHub sobre PRs](https://help.github.com/articles/creating-a-pull-request-from-a-fork) .
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+8. Os mantenedores e outros contribuidores *revisarão seu PR*. Participe da conversa e tente *fazer as alterações solicitadas*. Assim que o PR for aprovado, o código será merged.
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+*Antes de trabalhar em sua próxima contribuição* , certifique-se de que seu repositório local esteja atualizado.
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+1. Defina o upstream remote. (Você só precisa fazer isso uma vez por projeto, não sempre.)
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+    `$ git remote add upstream [email protected]:tensorflow/project-repo-name`
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+2. Alterne para a branch master local.
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+    `$ git checkout master`
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+3. Pull down as alterações do upstream.
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+    `$ git pull upstream master`
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+4. Envie as alterações para sua conta do GitHub. (Opcional, mas uma boa prática.)
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+    `$ git push origin master`
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+5. Crie uma nova branch se estiver iniciando um novo trabalho.
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+    `$ git checkout -b branch-name`
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+Recursos adicionais do `git` e do GitHub:
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+- [Documentação Git](https://git-scm.com/documentation)
+- [Fluxo de desenvolvimento do Git](https://docs.scipy.org/doc/numpy/dev/development_workflow.html)
+- [Resolução de conflitos de merge](https://help.github.com/articles/resolving-a-merge-conflict-using-the-command-line/) .
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+## Checklist do colaborador
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+- Leia as [diretrizes de contribuição](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/CONTRIBUTING.md) .
+- Leia o [Código de Conduta](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/CODE_OF_CONDUCT.md) .
+- Certifique-se de ter assinado o [Contrato de licença do colaborador (CLA)](https://cla.developers.google.com/) .
+- Verifique se suas alterações estão de acordo com as [diretrizes](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/CONTRIBUTING.md#general-guidelines-and-philosophy-for-contribution) .
+- Verifique se suas alterações são consistentes com o [estilo de código do TensorFlow](https://www.tensorflow.org/community/contribute/code_style) .
+- [Execute os testes de unidade](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/CONTRIBUTING.md#running-unit-tests) .