Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-28 02:29 UTC

lanpa / tensorboardX

tensorboard for pytorch (and chainer, mxnet, numpy, ...)

PythonMIT★ 7.998 Sterne⑂ 852 Forksseit Juni 2017Auf GitHub ansehen ↗

lanpa/tensorboardX erreicht einen Gesundheitsindex von 73 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (83/100) ab, am schwächsten bei Vitality (45/100). Zuletzt vor 44 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

73
gesamt / 100
Gut

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

73
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 64 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 73 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Tzu-Wei HuangPersönliches Konto
311 Follower30 öffentliche Reposseit Juli 2012

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPItensorboardX2.6.55.448.19926vor 146 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

45Schwach · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualitätletzter Push vor 44 Tagen
1.4/36Commit-Rhythmus2/52 Wochen mit Commits
10.6/18Commit-Volumen14 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year14
human_commit_share0,95
days_since_last_push44
active_weeks_last_year2
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus17 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualitätletztes Release vor 145 Tagen
12.6/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 274 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count17
latest_release_tagv2.6.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release145
mean_days_between_releases274

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

83Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars7.998 Stars
24.4/25Forks852 Forks
10.6/15Watcher82 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks852
stars7.998
watchers82
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, readthedocs.org
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat5.448.199 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagestensorboardX
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads5.448.199
unverified_packages_excluded
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

65Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.5/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 76 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden76 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled76
top_contributor_share0,755
Wie die Bewertung erfolgt
34.9/42Issue-Lösungsquote83 % der Issues geschlossen
26.4/30PR-Annahme271/308 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 3/27 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs271
open_issues77
closed_issues381
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,832
closed_unmerged_prs37
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
17.9/25Reichweite des Inhabers311 Follower von lanpa
22.9/25Kontohistorie30 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers311
owner_typeUser
is_verified
owner_loginlanpa
public_repos30
account_age_days5.152
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 146 Tagen
20/20Versionshistorie26 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestensorboardX
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish146

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

83Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration.flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
8/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests12 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://tensorboardx.readthedocs.io/en/latest/tensorboard.html
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspytorch, tensorboard, machine-learning, visualization, numpy
has_wikija
homepagehttps://tensorboardx.readthedocs.io/en/latest/tensorboard.html
docs_sitehttps://tensorboardx.readthedocs.io/en/latest/tensorboard.html
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

46Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
1/2.5CI-Tests12 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 3/27 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
0/7.5Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
5/5Packagingpackaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,3

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages3
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:tensorboardX@2.6.5 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 3 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

68Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie81 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,853
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem BefehlMakefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration.flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische TypprüfungtensorboardX/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
2/10Belegte Agentenpraxis1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung5 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configstensorboardX/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,05
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (tensorboardX/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen0/84 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes52.965
source_files_sampled84
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)tensorboardX/proto/api.proto, tensorboardX/proto/attr_value.proto, tensorboardX/proto/event.proto, tensorboardX/proto/graph.proto, tensorboardX/proto/layout.proto, tensorboardX/proto/node_def.proto, tensorboardX/proto/plugin_hparams.proto, tensorboardX/proto/plugin_mesh.proto, tensorboardX/proto/plugin_pr_curve.proto, tensorboardX/proto/plugin_text.proto, tensorboardX/proto/resource_handle.proto, tensorboardX/proto/summary.proto, tensorboardX/proto/tensor.proto, tensorboardX/proto/tensor_shape.proto, tensorboardX/proto/types.proto, tensorboardX/proto/versions.proto
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexamples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_filestensorboardX/proto/api.proto, tensorboardX/proto/attr_value.proto, tensorboardX/proto/event.proto, tensorboardX/proto/graph.proto, tensorboardX/proto/layout.proto, tensorboardX/proto/node_def.proto, tensorboardX/proto/plugin_hparams.proto, tensorboardX/proto/plugin_mesh.proto, tensorboardX/proto/plugin_pr_curve.proto, tensorboardX/proto/plugin_text.proto, tensorboardX/proto/resource_handle.proto, tensorboardX/proto/summary.proto, tensorboardX/proto/tensor.proto, tensorboardX/proto/tensor_shape.proto, tensorboardX/proto/types.proto, tensorboardX/proto/versions.proto
interfaces_expected_of
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

7.998GitHub-Sterne
76Mitwirkende
14Commits, letzte 12 Monate
44Tage seit letztem Push
17Releases
1Bus-Faktor
77offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 852 ⇿
0Sterne
852Forks
17Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

02004006008001.000841152017-072022-022026-08
Major 0Minor 0Patch 2

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.3 / 10
3.3Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-28 02:27 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
4CI-Tests12 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/27 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpypyproject.toml
PyPIpackagingpyproject.toml
PyPIprotobuf>=3.20pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 18

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 14 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPInumpydirekt
PyPIpackagingdirekt
PyPIprotobufdirekt
PyPIprotobuf5.29.6direkt
PyPIboto3indirekt
PyPIflake8indirekt
PyPIimageioindirekt
PyPImatplotlibindirekt
PyPImotoindirekt
PyPImoviepyindirekt
PyPIonnxindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpytest-covindirekt
PyPIsoundfileindirekt
PyPIsphinx-rtd-themeindirekt
PyPItensorboardindirekt
PyPItorchindirekt
PyPItorchvisionindirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:tensorboardX@2.6.5 zieht 3 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.