Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-08 18:46 UTC

onnx / tensorflow-onnx

Convert TensorFlow, Keras, Tensorflow.js and Tflite models to ONNX

Jupyter Notebook · PythonApache-2.0★ 2.546 Sterne⑂ 472 Forksseit März 2018Auf GitHub ansehen ↗

onnx/tensorflow-onnx erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (90/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (46/100). Zuletzt vor 5 Tagen aktualisiert. 5 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
gesamt / 100
Exzellent

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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

2.724 Follower30 öffentliche Reposseit Sept. 2017

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPItf2onnx1.17.0387.95836vor 156 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

75Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 5 Tagen
11.1/36Commit-Rhythmus16/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen160 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained15 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year160
human_commit_share0,83
days_since_last_push5
active_weeks_last_year16
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus32 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualitätletztes Release vor 157 Tagen
12.6/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 145,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count32
latest_release_tagv1.17.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release157
mean_days_between_releases145,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

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

83Exzellent · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
55.2/60Stars2.546 Stars
22.3/25Forks472 Forks
9.4/15Watcher50 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks472
stars2.546
watchers50
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
74.5/80Downloads pro Monat387.958 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagestf2onnx
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads387.958
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?

90Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45.9/54Bus-Faktor5 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
18.6/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 17 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor5
contributors_sampled99
top_contributor_share0,172
Wie die Bewertung erfolgt
33.5/42Issue-Lösungsquote80 % der Issues geschlossen
25.8/30PR-Annahme1.165/1.354 entschiedene PRs gemergt
10.8/13Newcomer PR acceptance5/6 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
6/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 6/14 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.165
open_issues221
closed_issues867
prs_merged_7d1
prs_decided_7d2
prs_merged_30d5
prs_decided_30d8
issue_closed_ratio0,797
closed_unmerged_prs189
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d6
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
24.7/25Reichweite des Inhabers2.724 Follower von onnx
22.9/25Kontohistorie30 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.724
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginonnx
public_repos30
account_age_days3.258
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 156 Tagen
20/20Versionshistorie36 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestf2onnx
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish156

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

65Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics8 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicstensorflow, onnx, export, convert, keras, tflite, tensorflowjs, deep-learning
has_wikija
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

74Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
6.8/7.5Binary-Artifactsbinaries present in source code
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
2.5/2.5CI-Tests26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-ReviewFound 6/14 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained15 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
2/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
4/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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_packages11
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:tf2onnx@1.17.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 11 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.

46Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
17.3/40Lesbare Commit-Historie27 von 83 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,325
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis7 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung17 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,17
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodeJupyter Notebook ohne Typprüfungs-Konfiguration
54/55Handhabbare Dateigrößen8/423 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes309.914
source_files_sampled423
oversized_source_files8
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexamples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files
interfaces_expected_of
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

2.546GitHub-Sterne
99Mitwirkende
160Commits, letzte 12 Monate
5Tage seit letztem Push
32Releases
5Bus-Faktor
221offene 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 ★ / 472 ⇿
0Sterne
472Forks
32Releases

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.

010020030040050046752018-042022-062026-07
Major 0Minor 5Patch 25

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.8 / 10
6.8Gesamtwert

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 · 2026-08-08 18:46 UTC

9Binary-Artifactsbinaries present in source code
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 6/14 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
8SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.23.5pyproject.toml
PyPIonnx>=1.14.0pyproject.toml
PyPIrequestspyproject.toml
PyPIflatbuffers>=1.12pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 4

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 1 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIflatbuffersdirekt
PyPInumpydirekt
PyPIonnxdirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:tf2onnx@1.17.0 zieht 11 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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.