Öffentliches RegisterExzellent
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-04 21:49 UTC
tensorflow / tensorflow
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
tensorflow/tensorflow erreicht einen Gesundheitsindex von 92 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (93/100) ab, am schwächsten bei Security (64/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.
92
gesamt / 100Software-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.
92
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)
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 78 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 92 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
tensorflowOrganisation
21.657 Follower107 öffentliche Reposseit Nov. 2015
Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.
Metriken nach Kategorie
Vitalität
Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?
93
Entwicklungsaktivität
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/36 | Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen |
| 36/36 | Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits |
| 18/18 | Commit-Volumen — 13.842 Commits im letzten Jahr |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 13.842 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 52 |
Release-Disziplin
82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/27 | Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht |
| 27/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 151 Tagen |
| 19.8/27 | Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 55,3 Tage |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 100 |
| latest_release_tag | v2.21.0 |
| releases_from_tags | nein |
| days_since_latest_release | 151 |
| mean_days_between_releases | 55,3 |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
93
Popularität & Verbreitung
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 60/60 | Stars — 196.803 Stars |
| 25/25 | Forks — 75.851 Forks |
| 15/15 | Watcher — 7.484 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 75.851 |
| stars | 196.803 |
| watchers | 7.484 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Community-Gesundheit
85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0) |
| 18/18 | CONTRIBUTING-Leitfaden |
| 13.5/13.5 | Verhaltenskodex |
| 0/7.2 | Issue-Vorlage |
| 0/6.3 | PR-Vorlage |
Verwendete Eingangsdaten
| has_readme | ja |
| has_license | ja |
| readme_badges | 7 |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | ja |
| readme_badge_services | api.securityscorecards.dev, badge.fury.io, bestpractices.coreinfrastructure.org, shields.io |
| has_pull_request_template | nein |
Nachhaltigkeit & Governance
Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?
67
Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)
37Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
| 9/54 | Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab |
| 11.2/22.5 | Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 50 % der Commits |
| 13.5/13.5 | Breite der Beitragenden — 100 Beitragende |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 100 |
| top_contributor_share | 0,5 |
Wie die Bewertung erfolgt
| 41.2/42 | Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen |
| 18.8/30 | PR-Annahme — 48.426/77.231 entschiedene PRs gemergt |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — 0/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 48.426 |
| open_issues | 797 |
| closed_issues | 40.852 |
| prs_merged_7d | 1 |
| prs_decided_7d | 3 |
| prs_merged_30d | 1 |
| prs_decided_30d | 3 |
| issue_closed_ratio | 0,981 |
| closed_unmerged_prs | 28.805 |
| first_time_authors_30d | 2 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 2 |
Eigentümerschaft & Trägerschaft
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation |
| 0/20 | Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen |
| 25/25 | Reichweite des Inhabers — 21.657 Follower von tensorflow |
| 25/25 | Kontohistorie — 107 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 21.657 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | — |
| owner_login | tensorflow |
| public_repos | 107 |
| account_age_days | 3.926 |
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
74
Engineering-Praktiken
80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 24/24 | CI-Workflows — 17 Workflow(s) |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 16/16 | Linter-Konfiguration — .pylintrc |
| 0/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | ja |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | nein |
| has_linter_config | ja |
| has_precommit_config | nein |
Dokumentation
65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 0/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — https://tensorflow.org |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 8 Topics |
| 0/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | tensorflow, machine-learning, python, deep-learning, deep-neural-networks, neural-network, ml, distributed |
| has_wiki | nein |
| homepage | https://tensorflow.org |
| docs_site | https://tensorflow.org |
| has_readme | ja |
| has_docs_dir | nein |
| has_description | ja |
Sicherheit
Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?
64
Sicherheitslage
55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md) |
| 25/25 | Dependabot-Konfiguration |
| 0/25 | Lockfiles für Abhängigkeiten |
| 0/20 | CodeQL-Workflow |
Verwendete Eingangsdaten
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | requirements_lock_3_10.txt, requirements_lock_3_11.txt, requirements_lock_3_12.txt, requirements_lock_3_13.txt, requirements_lock_3_14.txt |
| has_codeql_workflow | nein |
| has_security_policy | ja |
| has_dependabot_config | ja |
Abhängigkeits-Advisories
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 35/35 | Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory |
| 0/25 | Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar |
| 0/40 | Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum |
Verwendete Eingangsdaten
| source | osv |
| advisories | 16 |
| affected_packages | 7 |
| assessed_packages | 100 |
| unassessed_packages | 70 |
| affected_by_severity | high 3, moderate 4 |
| direct_affected_packages | 0 |
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 100 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 70 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.
86
Wie die Bewertung erfolgt
| 45/45 | Agentenanweisungen — third_party/xla/xla/AGENTS.md, third_party/xla/xla/GEMINI.md |
| 0/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) |
| 26.1/40 | Lesbare Commit-Historie — 49 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text) |
Verwendete Eingangsdaten
| has_llms_txt | nein |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,49 |
| agent_instruction_files | third_party/xla/xla/AGENTS.md, third_party/xla/xla/GEMINI.md |
| agent_instruction_max_bytes | 4.659 |
AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)
86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 18/18 | Bootstrap mit einem Befehl — tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 11/11 | Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc |
| 11/11 | Statische Typprüfung — C++ (statisch typisiert) |
| 10/10 | Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile |
| 0/10 | Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100 |
| 5/8 | Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | ja |
| typed_language | ja |
| bootstrap_files | tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile |
| has_devcontainer | nein |
| has_linter_config | ja |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | tensorflow/lite/java/demo/app/build.gradle, tensorflow/lite/java/demo/build.gradle, tensorflow/lite/java/ovic/demo/app/build.gradle, tensorflow/lite/java/ovic/demo/build.gradle, tensorflow/tools/android/test/build.gradle |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 45/45 | Typprüfbarer Code — C++ (statisch typisiert) |
| 53.6/55 | Handhabbare Dateigrößen — 350/13.911 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | C++ |
| largest_source_bytes | 1.961.182 |
| source_files_sampled | 13.911 |
| oversized_source_files | 350 |
Maschinenlesbare AI-Schnittstellen
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 40/40 | API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — tensorflow/compiler/jit/tf_graph_to_hlo_compiler.proto, tensorflow/compiler/jit/xla_activity.proto, tensorflow/compiler/jit/xla_compilation_cache.proto, tensorflow/compiler/mlir/lite/converter_flags.proto, tensorflow/compiler/mlir/lite/debug/debug_options.proto, tensorflow/compiler/mlir/lite/experimental/tac/tac_filter.proto, tensorflow/compiler/mlir/lite/metrics/converter_error_data.proto, tensorflow/compiler/mlir/lite/model_flags.proto, tensorflow/compiler/mlir/lite/quantization/quantization_info.proto, tensorflow/compiler/mlir/lite/types.proto, tensorflow/compiler/mlir/quantization/stablehlo/quantization_config.proto, tensorflow/compiler/mlir/quantization/stablehlo/quantization_options.proto, tensorflow/compiler/mlir/quantization/tensorflow/calibrator/calibration_statistics.proto, tensorflow/compiler/mlir/quantization/tensorflow/exported_model.proto, tensorflow/compiler/mlir/quantization/tensorflow/quantization_options.proto, tensorflow/compiler/mlir/tf2xla/api/v1/mlir_bridge_config_v1.proto, tensorflow/compiler/mlir/tf2xla/api/v2/device_type.proto, tensorflow/compiler/mlir/tf2xla/internal/reproducer.proto, tensorflow/compiler/mlir/tfrt/analysis/analysis.proto, tensorflow/compiler/mlir/tfrt/transforms/ifrt/ifrt_compilation.proto, tensorflow/compiler/mlir/tools/kernel_gen/compile_cache_item.proto, tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/trt_engine_instance.proto, tensorflow/compiler/tf2xla/host_compute_metadata.proto, tensorflow/compiler/tf2xla/kernels/callback.proto, tensorflow/compiler/tf2xla/tf2xla.proto, tensorflow/compiler/tf2xla/xla_argument.proto, tensorflow/core/data/service/common.proto, tensorflow/core/data/service/dispatcher.proto, tensorflow/core/data/service/export.proto, tensorflow/core/data/service/journal.proto, tensorflow/core/data/service/worker.proto, tensorflow/core/debug/debug_service.proto, tensorflow/core/debug/debugger_event_metadata.proto, tensorflow/core/example/example.proto, tensorflow/core/example/example_parser_configuration.proto, tensorflow/core/example/feature.proto, tensorflow/core/framework/allocation_description.proto, tensorflow/core/framework/api_def.proto, tensorflow/core/framework/attr_value.proto, tensorflow/core/framework/cost_graph.proto, tensorflow/core/framework/cpp_shape_inference.proto, tensorflow/core/framework/dataset.proto, tensorflow/core/framework/dataset_metadata.proto, tensorflow/core/framework/dataset_options.proto, tensorflow/core/framework/device_attributes.proto, tensorflow/core/framework/full_type.proto, tensorflow/core/framework/function.proto, tensorflow/core/framework/graph.proto, tensorflow/core/framework/graph_debug_info.proto, tensorflow/core/framework/graph_transfer_info.proto, tensorflow/core/framework/kernel_def.proto, tensorflow/core/framework/log_memory.proto, tensorflow/core/framework/model.proto, tensorflow/core/framework/node_def.proto, tensorflow/core/framework/op_def.proto, tensorflow/core/framework/optimized_function_graph.proto, tensorflow/core/framework/reader_base.proto, tensorflow/core/framework/resource_handle.proto, tensorflow/core/framework/step_stats.proto, tensorflow/core/framework/summary.proto, tensorflow/core/framework/tensor.proto, tensorflow/core/framework/tensor_description.proto, tensorflow/core/framework/tensor_shape.proto, tensorflow/core/framework/tensor_slice.proto, tensorflow/core/framework/types.proto, tensorflow/core/framework/variable.proto, tensorflow/core/framework/versions.proto, tensorflow/core/function/polymorphism/function_type.proto, tensorflow/core/function/trace_type/default_types.proto, tensorflow/core/function/trace_type/serialization.proto, tensorflow/core/function/trace_type/serialization_test.proto, tensorflow/core/grappler/costs/op_performance_data.proto, tensorflow/core/grappler/optimizers/inference/batch_op_rewriter.proto, tensorflow/core/lib/core/error_codes.proto, tensorflow/core/profiler/profile.proto, tensorflow/core/profiler/profiler_analysis.proto, tensorflow/core/profiler/profiler_options.proto, tensorflow/core/profiler/profiler_service.proto, tensorflow/core/profiler/profiler_service_monitor_result.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/dcn_collective_info.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/dcn_slack_analysis.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/diagnostics.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/hardware_types.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/hlo_stats.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/inference_stats.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/input_pipeline.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/kernel_stats.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/memory_profile.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/memory_viewer_preprocess.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/op_metrics.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/op_profile.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/op_stats.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/overview_page.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/pod_stats.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/pod_viewer.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/power_metrics.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/roofline_model.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/steps_db.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/task.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/tf_data_stats.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/tf_function.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/tf_stats.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/tfstreamz.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/topology.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/tpu_input_pipeline.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/trace_events.proto, tensorflow/core/profiler/protobuf/trace_events_raw.proto, tensorflow/core/profiler/tfprof_log.proto, tensorflow/core/profiler/tfprof_options.proto, tensorflow/core/profiler/tfprof_output.proto, tensorflow/core/protobuf/autotuning.proto, tensorflow/core/protobuf/bfc_memory_map.proto, tensorflow/core/protobuf/cluster.proto, tensorflow/core/protobuf/composite_tensor_variant.proto, tensorflow/core/protobuf/config.proto, tensorflow/core/protobuf/control_flow.proto, tensorflow/core/protobuf/conv_autotuning.proto, tensorflow/core/protobuf/core_platform_payloads.proto, tensorflow/core/protobuf/critical_section.proto, tensorflow/core/protobuf/data_service.proto, tensorflow/core/protobuf/debug.proto, tensorflow/core/protobuf/debug_event.proto, tensorflow/core/protobuf/device_filters.proto, tensorflow/core/protobuf/device_properties.proto, tensorflow/core/protobuf/eager_service.proto, tensorflow/core/protobuf/error_codes.proto, tensorflow/core/protobuf/fingerprint.proto, tensorflow/core/protobuf/master.proto, tensorflow/core/protobuf/master_service.proto, tensorflow/core/protobuf/meta_graph.proto, tensorflow/core/protobuf/named_tensor.proto, tensorflow/core/protobuf/queue_runner.proto, tensorflow/core/protobuf/remote_tensor_handle.proto, tensorflow/core/protobuf/replay_log.proto, tensorflow/core/protobuf/rewriter_config.proto, tensorflow/core/protobuf/rpc_options.proto, tensorflow/core/protobuf/saved_model.proto, tensorflow/core/protobuf/saved_object_graph.proto, tensorflow/core/protobuf/saver.proto, tensorflow/core/protobuf/service_config.proto, tensorflow/core/protobuf/snapshot.proto, tensorflow/core/protobuf/status.proto, tensorflow/core/protobuf/struct.proto, tensorflow/core/protobuf/tensor_bundle.proto, tensorflow/core/protobuf/tensorflow_server.proto, tensorflow/core/protobuf/tpu/compilation_result.proto, tensorflow/core/protobuf/tpu/compile_metadata.proto, tensorflow/core/protobuf/tpu/dynamic_padding.proto, tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto, tensorflow/core/protobuf/tpu/topology.proto, tensorflow/core/protobuf/tpu/tpu_embedding_configuration.proto, tensorflow/core/protobuf/trackable_object_graph.proto, tensorflow/core/protobuf/transport_options.proto, tensorflow/core/protobuf/verifier_config.proto, tensorflow/core/protobuf/worker.proto, tensorflow/core/protobuf/worker_service.proto, tensorflow/core/tfrt/fallback/op_cost_map.proto, tensorflow/core/tfrt/graph_executor/config.proto, tensorflow/core/tfrt/graph_executor/test_config.proto, tensorflow/core/tfrt/ifrt/ifrt_config.proto, tensorflow/core/tpu/kernels/sparse_core_layout.proto, tensorflow/core/tpu/kernels/tpu_executable_info.proto, tensorflow/core/util/autotune_maps/autotune_map.proto, tensorflow/core/util/autotune_maps/conv_parameters.proto, tensorflow/core/util/event.proto, tensorflow/core/util/example_proto_fast_parsing_test.proto, tensorflow/core/util/memmapped_file_system.proto, tensorflow/core/util/quantization/uniform_quant_ops_attr.proto, tensorflow/core/util/saved_tensor_slice.proto, tensorflow/core/util/test_log.proto, tensorflow/distribute/experimental/rpc/proto/tf_rpc_service.proto, tensorflow/dtensor/proto/layout.proto, tensorflow/lite/acceleration/configuration/configuration.proto, tensorflow/lite/experimental/acceleration/configuration/configuration.proto, tensorflow/lite/profiling/proto/model_runtime_info.proto, tensorflow/lite/profiling/proto/profiling_info.proto, tensorflow/lite/toco/logging/toco_conversion_log.proto, tensorflow/lite/toco/model_flags.proto, tensorflow/lite/toco/toco_flags.proto, tensorflow/lite/toco/types.proto, tensorflow/lite/tools/benchmark/experimental/delegate_performance/android/proto/delegate_performance.proto, tensorflow/lite/tools/benchmark/proto/benchmark_result.proto, tensorflow/lite/tools/delegates/compatibility/protos/compatibility_result.proto, tensorflow/lite/tools/evaluation/proto/evaluation_config.proto, tensorflow/lite/tools/evaluation/proto/evaluation_stages.proto, tensorflow/lite/tools/evaluation/proto/preprocessing_steps.proto, tensorflow/python/framework/cpp_shape_inference.proto, tensorflow/python/framework/kythe_metadata.proto, tensorflow/python/framework/op_reg_offset.proto, tensorflow/python/keras/protobuf/projector_config.proto, tensorflow/python/keras/protobuf/saved_metadata.proto, tensorflow/python/keras/protobuf/versions.proto, tensorflow/python/kernel_tests/proto/test_example.proto, tensorflow/python/tpu/tensor_tracer.proto, tensorflow/python/training/checkpoint_state.proto, tensorflow/python/util/protobuf/compare_test.proto, tensorflow/security/fuzzing/cc/checkpoint_reader_fuzz_input.proto, tensorflow/tools/api/lib/api_objects.proto, tensorflow/tools/proto_splitter/chunk.proto, tensorflow/tools/proto_splitter/testdata/test_message.proto, tensorflow/tools/proto_splitter/versions.proto, tensorflow/tools/proto_text/test.proto, third_party/xla/third_party/tsl/tsl/profiler/protobuf/profile.proto, third_party/xla/third_party/tsl/tsl/profiler/protobuf/profiled_instructions.proto, third_party/xla/third_party/tsl/tsl/profiler/protobuf/profiler_analysis.proto, third_party/xla/third_party/tsl/tsl/profiler/protobuf/profiler_options.proto, third_party/xla/third_party/tsl/tsl/profiler/protobuf/profiler_service.proto, third_party/xla/third_party/tsl/tsl/profiler/protobuf/profiler_service_monitor_result.proto, third_party/xla/third_party/tsl/tsl/profiler/protobuf/trace_events.proto, third_party/xla/third_party/tsl/tsl/profiler/protobuf/xplane.proto, third_party/xla/xla/autotune_results.proto, third_party/xla/xla/autotuning.proto, third_party/xla/xla/backends/autotuner/autotuning.proto, third_party/xla/xla/backends/autotuner/backend_config.proto, third_party/xla/xla/backends/autotuner/backends.proto, third_party/xla/xla/backends/cpu/runtime/thunk.proto, third_party/xla/xla/backends/cpu/xnn_fusion_options.proto, third_party/xla/xla/backends/cpu/ynn_fusion_options.proto, third_party/xla/xla/backends/gpu/codegen/kernels/custom_kernel.proto, third_party/xla/xla/backends/gpu/libraries/cub/scratch_space_lookup_table.proto, 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third_party/xla/xla/python/pjrt_ifrt/xla_compiler.proto, third_party/xla/xla/python/pjrt_ifrt/xla_host_callback.proto, third_party/xla/xla/python/pjrt_ifrt/xla_sharding.proto, third_party/xla/xla/python/pjrt_ifrt/xla_sharding_spec.proto, third_party/xla/xla/python/transfer/transfer_socket.proto, third_party/xla/xla/service/buffer_assignment.proto, third_party/xla/xla/service/cpu/backend_config.proto, third_party/xla/xla/service/cpu/executable.proto, third_party/xla/xla/service/cpu/onednn_config.proto, third_party/xla/xla/service/gpu/autotuning/gpu_autotuning.proto, third_party/xla/xla/service/gpu/backend_configs.proto, third_party/xla/xla/service/gpu/dense_data_intermediate.proto, third_party/xla/xla/service/gpu/fusion_process_dump.proto, third_party/xla/xla/service/gpu/gpu_conv_runner.proto, third_party/xla/xla/service/gpu/gpu_executable.proto, third_party/xla/xla/service/gpu/gpu_norm_runner.proto, third_party/xla/xla/service/gpu/kernel_reuse_cache.proto, 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third_party/xla/xla/stream_executor/device_description.proto, third_party/xla/xla/stream_executor/gpu/gpu_blas_lt.proto, third_party/xla/xla/stream_executor/gpu/tma_metadata.proto, third_party/xla/xla/stream_executor/kernel_args_packing_spec.proto, third_party/xla/xla/stream_executor/kernel_spec.proto, third_party/xla/xla/stream_executor/launch_dim.proto, third_party/xla/xla/stream_executor/sycl/oneapi_compute_capability.proto, third_party/xla/xla/tools/debug_event.proto, third_party/xla/xla/tools/hlo_isolation/hlo_isolation.proto, third_party/xla/xla/tools/run_hlo_module.proto, third_party/xla/xla/tsl/distributed_runtime/coordination/test_device.proto, third_party/xla/xla/tsl/distributed_runtime/rpc/test_request.proto, third_party/xla/xla/tsl/protobuf/bfc_memory_map.proto, third_party/xla/xla/tsl/protobuf/coordination_config.proto, third_party/xla/xla/tsl/protobuf/coordination_service.proto, third_party/xla/xla/tsl/protobuf/distributed_runtime_payloads.proto, third_party/xla/xla/tsl/protobuf/dnn.proto, third_party/xla/xla/tsl/protobuf/error_codes.proto, third_party/xla/xla/tsl/protobuf/histogram.proto, third_party/xla/xla/tsl/protobuf/rpc_options.proto, third_party/xla/xla/tsl/protobuf/status.proto, third_party/xla/xla/tsl/protobuf/test_log.proto, third_party/xla/xla/tsl/util/proto/proto_matchers_test_protos.proto, third_party/xla/xla/util/split_proto/human_readable_aot_executable.proto, third_party/xla/xla/util/split_proto/split_proto.proto, third_party/xla/xla/xla.proto, third_party/xla/xla/xla_data.proto |
| interfaces_expected_of | — |
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Eckdaten
196.803GitHub-Sterne
100Mitwirkende
13.842Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
797offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme
Warnungen zur Datenerhebung
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/04 21:48:30 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Weitere Details
Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 75.851 ⇿
0Sterne
75.851Forks
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.
Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.
Alle Abhängigkeiten 170
Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 170 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.
| Registry | Paket | Version | Beziehung |
|---|---|---|---|
| PyPI | absl-py | — | indirekt |
| PyPI | absl-py | 2.2.2 | indirekt |
| PyPI | absl-py | 2.3.0 | indirekt |
| PyPI | absl-py | 2.4.0 | indirekt |
| PyPI | astor | 0.7.1 | indirekt |
| PyPI | astunparse | — | indirekt |
| PyPI | astunparse | 1.6.3 | indirekt |
| PyPI | auditwheel | — | indirekt |
| PyPI | auditwheel | 6.3.0 | indirekt |
| PyPI | auditwheel | 6.6.0 | indirekt |
| PyPI | build | — | indirekt |
| PyPI | certifi | — | indirekt |
| PyPI | certifi | 2025.1.31 | indirekt |
| PyPI | certifi | 2026.2.25 | indirekt |
| PyPI | charset-normalizer | 3.4.1 | indirekt |
| PyPI | charset-normalizer | 3.4.7 | indirekt |
| PyPI | dill | 0.3.7 | indirekt |
| PyPI | flatbuffers | — | indirekt |
| PyPI | flatbuffers | 25.9.23 | indirekt |
| PyPI | gast | — | indirekt |
| PyPI | gast | 0.4.0 | indirekt |
| PyPI | google-api-python-client | 1.8.0 | indirekt |
| PyPI | google-pasta | — | indirekt |
| PyPI | google-pasta | 0.2.0 | indirekt |
| PyPI | grpcio | — | indirekt |
| PyPI | grpcio | 1.71.0 | indirekt |
| PyPI | h5py | — | indirekt |
| PyPI | h5py | 3.14.0 | indirekt |
| PyPI | id | — | indirekt |
| PyPI | idna | 3.10 | indirekt |
| PyPI | idna | 3.11 | indirekt |
| PyPI | immutabledict | — | indirekt |
| PyPI | jax | — | indirekt |
| PyPI | jax | 0.4.7 | indirekt |
| PyPI | jaxlib | — | indirekt |
| PyPI | junitparser | — | indirekt |
| PyPI | keras-applications | — | indirekt |
| PyPI | keras-nightly | — | indirekt |
| PyPI | keras-nightly | 3.12.0.dev2025100703 | indirekt |
| PyPI | keras-preprocessing | — | indirekt |
| PyPI | libclang | — | indirekt |
| PyPI | libclang | 18.1.1 | indirekt |
| PyPI | lit | — | indirekt |
| PyPI | lit | 17.0.6 | indirekt |
| PyPI | lxml | — | indirekt |
| PyPI | markdown | 3.10.2 | indirekt |
| PyPI | markdown | 3.8 | indirekt |
| PyPI | markdown-it-py | 3.0.0 | indirekt |
| PyPI | markdown-it-py | 4.0.0 | indirekt |
| PyPI | markupsafe | 3.0.2 | indirekt |
| PyPI | markupsafe | 3.0.3 | indirekt |
| PyPI | mdurl | 0.1.2 | indirekt |
| PyPI | ml-dtypes | — | indirekt |
| PyPI | ml-dtypes | 0.5.4 | indirekt |
| PyPI | namex | 0.0.8 | indirekt |
| PyPI | namex | 0.0.9 | indirekt |
| PyPI | namex | 0.1.0 | indirekt |
| PyPI | numpy | — | indirekt |
| PyPI | numpy | 2.1.3 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cublas | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cublas | 13.0.0.19 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cublas-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cublas-cu12 | 12.5.3.2 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-crt | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-crt | 13.0.48 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-cupti | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-cupti | 13.0.48 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-cupti-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-cupti-cu12 | 12.5.82 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-nvcc | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-nvcc | 13.0.48 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-nvcc-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-nvcc-cu12 | 12.5.82 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-nvrtc | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-nvrtc | 13.0.48 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-nvrtc-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-nvrtc-cu12 | 12.5.82 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-runtime | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-runtime | 13.0.48 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-runtime-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cuda-runtime-cu12 | 12.5.82 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cudnn-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cudnn-cu12 | 9.3.0.75 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cudnn-cu13 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cudnn-cu13 | 9.12.0.46 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cufft | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cufft | 12.0.0.15 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cufft-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cufft-cu12 | 11.2.3.61 | indirekt |
| PyPI | nvidia-curand | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-curand | 10.4.0.35 | indirekt |
| PyPI | nvidia-curand-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-curand-cu12 | 10.3.6.82 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cusolver | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cusolver | 12.0.3.29 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cusolver-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cusolver-cu12 | 11.6.3.83 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cusparse | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cusparse | 12.6.2.49 | indirekt |
| PyPI | nvidia-cusparse-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-cusparse-cu12 | 12.5.1.3 | indirekt |
| PyPI | nvidia-nccl-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-nccl-cu12 | 2.29.7 | indirekt |
| PyPI | nvidia-nccl-cu13 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-nccl-cu13 | 2.29.7 | indirekt |
| PyPI | nvidia-nvjitlink | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-nvjitlink | 13.0.39 | indirekt |
| PyPI | nvidia-nvjitlink-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.5.82 | indirekt |
| PyPI | nvidia-nvshmem-cu12 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-nvshmem-cu12 | 3.2.5 | indirekt |
| PyPI | nvidia-nvshmem-cu13 | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-nvshmem-cu13 | 3.3.20 | indirekt |
| PyPI | nvidia-nvvm | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-nvvm | 13.0.48 | indirekt |
| PyPI | oauth2client | — | indirekt |
| PyPI | opt-einsum | — | indirekt |
| PyPI | opt-einsum | 3.3.0 | indirekt |
| PyPI | optree | 0.16.0 | indirekt |
| PyPI | optree | 0.19.0 | indirekt |
| PyPI | packaging | — | indirekt |
| PyPI | packaging | 23.2 | indirekt |
| PyPI | packaging | 24.2 | indirekt |
| PyPI | pillow | 12.3.0 | indirekt |
| PyPI | portpicker | — | indirekt |
| PyPI | portpicker | 1.6.0 | indirekt |
| PyPI | protobuf | — | indirekt |
| PyPI | protobuf | 6.33.5 | indirekt |
| PyPI | protobuf | 6.33.6 | indirekt |
| PyPI | psutil | 7.0.0 | indirekt |
| PyPI | psutil | 7.2.2 | indirekt |
| PyPI | pyelftools | 0.32 | indirekt |
| PyPI | pygments | 2.20.0 | indirekt |
| PyPI | pylint | — | indirekt |
| PyPI | pyyaml | — | indirekt |
| PyPI | requests | — | indirekt |
| PyPI | requests | 2.32.4 | indirekt |
| PyPI | requests | 2.33.1 | indirekt |
| PyPI | rich | 14.0.0 | indirekt |
| PyPI | rich | 15.0.0 | indirekt |
| PyPI | scipy | — | indirekt |
| PyPI | scipy | 1.14.1 | indirekt |
| PyPI | setuptools | — | indirekt |
| PyPI | setuptools | 78.1.1 | indirekt |
| PyPI | six | — | indirekt |
| PyPI | six | 1.17.0 | indirekt |
| PyPI | tb-nightly | — | indirekt |
| PyPI | tb-nightly | 2.20.0a20250419 | indirekt |
| PyPI | tb-nightly | 2.20.0a20250424 | indirekt |
| PyPI | tb-nightly | 2.20.0a20250717 | indirekt |
| PyPI | tblib | 2.0.0 | indirekt |
| PyPI | tensorboard-data-server | 0.7.2 | indirekt |
| PyPI | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.37.1 | indirekt |
| PyPI | termcolor | — | indirekt |
| PyPI | termcolor | 2.3.0 | indirekt |
| PyPI | twine | — | indirekt |
| PyPI | typing-extensions | — | indirekt |
| PyPI | typing-extensions | 4.14.1 | indirekt |
| PyPI | urllib3 | — | indirekt |
| PyPI | urllib3 | 2.6.3 | indirekt |
| PyPI | urllib3 | 2.7.0 | indirekt |
| PyPI | uv | — | indirekt |
| PyPI | werkzeug | 3.1.6 | indirekt |
| PyPI | werkzeug | 3.1.8 | indirekt |
| PyPI | wheel | — | indirekt |
| PyPI | wheel | 0.41.3 | indirekt |
| PyPI | wrapt | — | indirekt |
| PyPI | wrapt | 1.16.0 | indirekt |
| PyPI | zstandard | 0.23.0 | indirekt |
| PyPI | zstandard | 0.25.0 | indirekt |
Abhängigkeits-Advisories 7
Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 100 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 7 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 70 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.
| Paket | Version | Beziehung | Schweregrad | Advisories | Behoben in |
|---|---|---|---|---|---|
| markdown | 3.8 | indirekt | hoch | 2 | 3.8.1 |
| urllib3 | 2.6.3 | indirekt | hoch | 4 | 2.7.0 |
| wheel | 0.41.3 | indirekt | hoch | 2 | 0.46.2 |
| idna | 3.10 | indirekt | mittel | 2 | 3.15 |
| idna | 3.11 | indirekt | mittel | 2 | 3.15 |
| requests | 2.32.4 | indirekt | mittel | 2 | 2.33.0 |
| setuptools | 78.1.1 | indirekt | mittel | 2 | 83.0.0 |
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.
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