Chainer深度学习框架贡献指南详解

Chainer深度学习框架贡献指南详解

chainer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cha/chainer

前言

Chainer作为一款创新的深度学习框架，其开发过程遵循开放协作的原则。本文旨在为希望参与Chainer项目开发的贡献者提供全面的技术指导，涵盖从代码提交到测试验证的完整流程。

项目现状说明

目前Chainer处于维护阶段，开发团队仅接受以下类型的修改：

• 错误修复
• 维护性更新

不再接受以下类型的提交：

• 新功能开发
• 功能增强
• 破坏向后兼容性的变更

问题报告规范

当您发现框架中的问题时，建议按照以下规范提交问题报告：

1. 问题描述：清晰说明期望的行为表现
2. 重现步骤：提供完整的环境配置和操作步骤
3. 环境信息：包括操作系统、Python版本、CUDA版本等
4. 错误日志：完整的错误堆栈信息

对于功能请求，需要包含：

• 需求内容（What）
• 需求原因（Why）
• 可选实现建议（How）

注意：使用问题请通过技术社区讨论，而非问题跟踪系统。

代码提交流程

准备工作

1. 阅读并理解项目的：
   • 代码风格指南
   • 测试规范
2. 确定正确的目标分支
3. 确保本地环境配置正确

代码编写要求

提交的代码必须包含：

• 完整的实现代码
• 对应的单元测试
• 相关文档更新

提交过程

1. 创建Pull Request时需包含：
   • 变更内容的详细说明
   • 技术实现方案
2. 可使用[WIP]前缀标记未完成的工作
3. 自动CI系统会执行全面验证

重要提示：重大API变更应先通过问题讨论达成共识。

代码风格规范

Chainer遵循以下代码风格标准：

1. 基础规范：

   • PEP 8 Python编码规范
   • OpenStack风格指南部分内容

2. 工具支持：

   # 安装检查工具
   pip install -e '.[stylecheck]'
   
   # 自动格式化
   autopep8 --in-place 文件路径
   
   # 风格检查
   flake8 文件路径
   

3. 特殊限制：

   • 禁止在全局作用域使用快捷别名
   • 导入语句需按标准库、第三方库、内部导入分组
   • 禁止相对导入

测试规范详解

测试环境配置

# 安装测试依赖
pip install pytest mock

测试执行方式

1. 执行全部测试：

   python -m pytest
   

2. 指定测试范围：

   # 单个测试文件
   python -m pytest 路径/测试文件.py
   
   # 特定目录测试
   python -m pytest tests/chainer_tests/目录名
   

3. 特殊测试场景：

   # 跳过GPU测试
   export CHAINER_TEST_GPU_LIMIT=0
   python -m pytest -m='not cudnn'
   
   # 单GPU环境测试
   export CHAINER_TEST_GPU_LIMIT=1
   

测试编写规范

1. 文件结构：

   • 测试目录名以_tests结尾
   • 测试文件名以test_开头

2. 测试类结构：

   import unittest
   from chainer.testing import attr
   
   class TestExample(unittest.TestCase):
       @attr.gpu
       def test_gpu_function(self):
           assert result == expected
   

3. 测试装饰器：

   • @attr.gpu：标记需要GPU的测试
   • @attr.multi_gpu(N)：标记需要多GPU的测试
   • @attr.slow：标记耗时测试

文档编写指南

1. 文档构建环境：

   pip install sphinx sphinx_rtd_theme
   cd docs
   make html
   

2. 文档更新原则：

   • 新增功能必须配套文档
   • 修改现有功能需同步更新文档
   • 文档使用reStructuredText格式

版本管理策略

Chainer采用以下版本规范：

• 主版本号(X)：重大更新
• 次版本号(Y)：功能新增
• 修订号(Z)：问题修复
• 预发布后缀(w)：如a(alpha)、b(beta)、rc(候选)

分支管理：

• master分支：v7.x系列开发

其他贡献方式

除代码贡献外，您还可以通过以下方式参与：

• 在技术社区解答问题
• 分享使用案例和经验
• 撰写技术博客文章

通过遵循本指南，您可以为Chainer项目做出高质量贡献，共同维护这个优秀的深度学习框架。

chainer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cha/chainer