Open_Source_Promotion_Plan-Summer_2020_MegEngine.md

开源软件供应链点亮计划—天元MegEngine项目

天元（MegEngine）是在旷视长期进行大规模AI业务落地过程中诞生的，这种业务形态对深度学习框架有很多挑战，在不断解决这些挑战的过程中，天元形成了动静合一、兼容并包、灵活高效、训练推理一体化等特性,能够帮助开发者高效的完成深度学习算法的设计、训练、部署，有效提升AI研发工作效率。 社区官方网址：https://megengine.org.cn/

天元开发者交流QQ群：1029741705

任务列表

注：以下任务均需要能在纯开源版本中进行，因此最好避开过于底层的 C++ 代码（因为外部没有手机 Arm 测试）

任务名称	内容	难度	导师	具体内容	所需技能
Github CI 增加 commit 内容检查	增加 commit message checker，以规范贡献者 commit 格式	中	张禄 [email protected]	1. 使用 commitlint 工具，对于 commit message 进行规范 2. 集成 Gitlab Action	1. SHELL 2. Git
实现 MegEngine to Caffe 转换器	编写转换器，将 MegEngine 训练出的模型转换成 Caffe 模型	高	陈远昭 [email protected]	1. 学习 MegEngine to MACE 转换器 2. 编写 Caffe 转换器 3. 正确性、性能测试	1. Python 2. Caffe
实现 MegEngine to TFLite 转换器	编写转换器，将 MegEngine 训练出的模型转换成 TFLite 模型	高	陈远昭 [email protected]	1. 学习 MegEngine to MACE 转换器 2. 编写 TFLite 转换器 3. 正确性、性能测试	1. Python 2. TF Lite
添加一些常用的opr	添加一些目前MegEngine缺乏的、常用的opr，大部分只需要在python层进行封装。 opr包括： deformable_conv deformable_ps_roipooing mask_convolution matinv svd cumsum batchrenormalization adaptive_max_pooling adaptive_avg_pooling maxout	中	胡焜 [email protected]	1. 开发 operator 2. 添加测试证明正确性 3. 添加详细的docstring	1. Python
添加各类常用分类模型	classification模型比如mobilenet/inception，但不需要训练/推理等完整代码，也不需要预训练权重，只需要模型实现即可，统一放在 vision/classification/models[contribution]下面，类似于torchvision那样，前期可以提供示例。	中	周亦庄 [email protected]	InceptionNet Googlenet EfficientNet Mobilenetv123 SqueezeNet DenseNet NASNet-series	1. Python 2.PyTorch
实现 assistant 库	针对容易出错的使用方式，进行 warning 提示。 希望达到玩游戏的时候的那种辅助提示的效果 比如 momentum < 0.5 的时候，提示："The momentum of batch normalization layer rarely uses a value less than 0.5, Please check the document for momentum's definition, which is different from PyTorch." 至多提示一次，如果用户觉得我明白风险，可以忽略或显式用 API 表明”我了解这个风险”	高	许欣然 [email protected]	1. 实现一套 warning 的机制 2. 对于 momentum 等地方进行处理，在错读的地方报错 3. 编写测试	1. Python 2.深度学习框架使用经验
MegEngine 网络可视化	基于 Netron，对 MegEngine 训练网络进行可视化	高	许欣然 [email protected]		1.Javascript 2. Python
C++ 文档生成	基于 Doxygen 和 Sphinx，生成用于集成在官网的 C++ 使用文档	中	许欣然 [email protected]		1. Python
Models-CI 增加模型检查	对于Models中开源出去模型，进行试运行检查，及时定位Models中的问题	高	王枫 [email protected]	1. 了解github中的workflow 2. 实现在CI下对模型试运行的逻辑 3. 编写对应测试	1. Python 2. shell 3. Git