Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-14 19:34 UTC

pytorch / TensorRT

PyTorch/TorchScript/FX compiler for NVIDIA GPUs using TensorRT

Python · Jupyter Notebook · C++BSD-3-Clause★ 2.993 Sterne⑂ 410 Forksseit März 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#tensorrt#libtorch#machine-learning#pytorch#deep-learning#jetson#nvidia#cuda

pytorch/TensorRT erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (40/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

94
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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

pytorchOrganisation · verifizierte Domain
13.633 Follower70 öffentliche Reposseit Aug. 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItorch-tensorrt-rtx2.13.0-5vor 47 Tagenpytorchtorchtensorrttrtaiartificial-intelligencemlmachine-learningdldeep-learningcompilerdynamotorchscriptinference
PyPItorch_tensorrt2.13.022.13118vor 47 Tagenpytorchtorchtensorrttrtaiartificial-intelligencemlmachine-learningdldeep-learningcompilerdynamotorchscriptinference

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.9/36Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 641 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year641
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 29 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 4 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 54,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count29
latest_release_tagv2.14.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release4
mean_days_between_releases54,5

Community & Verbreitung

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

85Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
56.4/60Stars — 2.993 Stars
21.8/25Forks — 410 Forks
10/15Watcher — 65 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks410
stars2.993
watchers65
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges8
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
57.9/80Downloads pro Monat — 22.131 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagestorch-tensorrt-rtx, torch_tensorrt
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads22.131
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?

80Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 39 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,39

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
37/42Issue-Lösungsquote — 88 % der Issues geschlossen
24.2/30PR-Annahme — 2.031/2.516 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2.031
open_issues231
closed_issues1.698
prs_merged_7d7
prs_decided_7d7
prs_merged_30d50
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,88
closed_unmerged_prs485
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 13.633 Follower von pytorch
25/25Kontohistorie — 70 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers13.633
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginpytorch
public_repos70
account_age_days3.684

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 47 Tagen
20/20Versionshistorie — 18 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestorch-tensorrt-rtx, torch_tensorrt
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish47

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

95Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 26 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pytorch.org/TensorRT
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicstensorrt, libtorch, machine-learning, pytorch, deep-learning, jetson, nvidia, cuda
has_wikija
homepagehttps://pytorch.org/TensorRT
docs_sitehttps://pytorch.org/TensorRT
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

40Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
25/25Lockfiles für Abhängigkeiten — package-lock.json, uv.lock
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
manifestsdocsrc/requirements.txt, py/requirements.txt, pyproject.toml, requirements-dev.txt, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages37
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:torch-tensorrt-rtx@2.13.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 37 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.

75Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://pytorch.org/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 94 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://pytorch.org/llms.txt
legible_history_share0,94
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docsrc/Makefile, examples/int8/ptq/Makefile, examples/int8/qat/Makefile, examples/torchtrt_aoti_example/Makefile, examples/torchtrt_runtime_example/Makefile, justfile, noxfile.py
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
11/11Statische Typprüfung — .github/actions/assigner/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesdocsrc/Makefile, examples/int8/ptq/Makefile, examples/int8/qat/Makefile, examples/torchtrt_aoti_example/Makefile, examples/torchtrt_runtime_example/Makefile, justfile, noxfile.py
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs.github/actions/assigner/tsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (.github/actions/assigner/tsconfig.json)
49.4/55Handhabbare Dateigrößen — 537/5.254 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes555.307
source_files_sampled5.254
oversized_source_files537

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples, 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

2.993GitHub-Sterne
99Mitwirkende
641Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
29Releases
2Bus-Faktor
231offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'torch-tensorrt-rtx' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 410 ⇿
0Sterne
410Forks
28Releases

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.

010020030040050040382020-032023-062026-08
Major 1Minor 20Patch 7

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

Alle Abhängigkeiten 304

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 304 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npm@actions/core1.11.1indirekt
npm@actions/exec1.1.1indirekt
npm@actions/github6.0.0indirekt
npm@actions/http-client2.2.3indirekt
npm@actions/io1.1.3indirekt
npm@fastify/busboy2.1.1indirekt
npm@octokit/auth-token4.0.0indirekt
npm@octokit/core5.2.0indirekt
npm@octokit/endpoint9.0.6indirekt
npm@octokit/graphql7.1.0indirekt
npm@octokit/openapi-types20.0.0indirekt
npm@octokit/openapi-types23.0.1indirekt
npm@octokit/plugin-paginate-rest9.2.2indirekt
npm@octokit/plugin-rest-endpoint-methods10.4.1indirekt
npm@octokit/request8.4.1indirekt
npm@octokit/request-error5.1.1indirekt
npm@octokit/types12.6.0indirekt
npm@octokit/types13.8.0indirekt
npm@types/node17.0.35indirekt
npm@vercel/ncc0.33.4indirekt
npmargparse2.0.1indirekt
npmbefore-after-hook2.2.3indirekt
npmdeprecation2.3.1indirekt
npmfs0.0.1-securityindirekt
npmjs-yaml4.1.1indirekt
npmonce1.4.0indirekt
npmprettier2.6.2indirekt
npmtunnel0.0.6indirekt
npmtypescript4.6.4indirekt
npmundici5.29.0indirekt
npmuniversal-user-agent6.0.1indirekt
npmwrappy1.0.2indirekt
PyPIaccelerate1.14.0indirekt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIanyio4.15.0indirekt
PyPIapache-tvm-ffi0.1.13.post3indirekt
PyPIargparse—indirekt
PyPIast-serialize0.9.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-strenum1.3.1indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIblack—indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIbreathe4.36.0indirekt
PyPIcattrs26.1.0indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIclang-format14.0.6indirekt
PyPIclick8.5.0indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoremltools9.0indirekt
PyPIcuda-bindings13.2.0indirekt
PyPIcuda-core1.2.0indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.8.1indirekt
PyPIcuda-python13.2.0indirekt
PyPIcuda-tile1.5.0indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIcupy13.1.0indirekt
PyPIdatasets5.0.1indirekt
PyPIdeepspeed0.19.6indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdiffusers0.40.0indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdllist—indirekt
PyPIdllist2.0.0indirekt
PyPIdocutils0.20indirekt
PyPIeinops0.8.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecutorch1.4.1indirekt
PyPIexhale0.3.7indirekt
PyPIexpecttest—indirekt
PyPIexpecttest0.1.6indirekt
PyPIfastjsonschema2.22.2indirekt
PyPIfilelock—indirekt
PyPIfilelock3.32.5indirekt
PyPIflashinfer-python0.6.18.post1indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.6.0indirekt
PyPIfsspec2026.7.0indirekt
PyPIgraphviz0.21indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIhjson3.1.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhuggingface-hub—indirekt
PyPIhuggingface-hub1.30.0indirekt
PyPIhydra-core1.3.6indirekt
PyPIhypothesis6.167.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIimagesize2.0.1indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisort—indirekt
PyPIisort9.0.1indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.6.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.10.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIkgb7.3indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPIlxml6.1.3indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.2indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune3.3.4indirekt
PyPImonai1.6.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgpack1.2.2indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImultiprocess0.70.19indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInarwhals2.25.0indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.11.1indirekt
PyPInbsphinx0.9.3indirekt
PyPInccl4py0.5.0indirekt
PyPInetworkx—indirekt
PyPInetworkx2.8.8indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPIninja1.13.2indirekt
PyPInltk3.10.3indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.4.6indirekt
PyPInumpy2.5.2indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.1.3indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-nvdisasm13.3.73indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.25.1.1indirekt
PyPInvidia-cudnn-frontend1.28.0indirekt
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirekt
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirekt
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirekt
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1indirekt
PyPInvidia-cutlass-dsl4.7.1indirekt
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-base4.7.1indirekt
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-core4.7.1indirekt
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-cu124.7.1indirekt
PyPInvidia-ml-py13.610.43indirekt
PyPInvidia-modelopt—indirekt
PyPInvidia-modelopt0.46.0indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.30.7indirekt
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirekt
PyPInvidia-pyindex—indirekt
PyPIomegaconf2.3.1indirekt
PyPIonnx—indirekt
PyPIopencv-python—indirekt
PyPIpackaging—indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpandas3.0.5indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparameterized—indirekt
PyPIparameterized0.9.0indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpeft0.20.0indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.7indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIprotobuf3.20.*indirekt
PyPIprotobuf7.36.1indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpulp3.3.2indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
PyPIpyaml26.7.0indirekt
PyPIpyarrow25.0.1indirekt
PyPIpybind112.6.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.5indirekt
PyPIpydantic-core2.46.5indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.15.4indirekt
PyPIpydot4.0.1indirekt
PyPIpygithub—indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-forked1.7.5indirekt
PyPIpytest-github-actions-annotate-failures0.4.2indirekt
PyPIpytest-rerunfailures16.6.1indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.6.0indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpytorch-sphinx-theme20.4.4indirekt
PyPIpytorch-tokenizers1.4.1indirekt
PyPIpytz2026.3.post1indirekt
PyPIpyyaml—indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.2.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.9.3indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIruamel-yaml0.19.1indirekt
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PyPItorch—indirekt
PyPItorch2.15.0.dev20260903+cu130indirekt
PyPItorchao0.18.0indirekt
PyPItorchvision—indirekt
PyPItorchvision0.30.0.dev20260904+cu130indirekt
PyPItornado6.5.8indirekt
PyPItqdm—indirekt
PyPItqdm4.70.0indirekt
PyPItraitlets5.16.1indirekt
PyPItransformers—indirekt
PyPItransformers5.14.1indirekt
PyPItransformers5.16.1indirekt
PyPItriton2.3.0indirekt
PyPItriton3.8.0+gitc01b6774indirekt
PyPItyper0.27.2indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItypos1.50.1indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.8indirekt
PyPIwebencodings0.6.1indirekt
PyPIwheel—indirekt
PyPIwonderwords3.0.1indirekt
PyPIxxhash4.0.1indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:torch-tensorrt-rtx@2.13.0 zieht 37 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

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