Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-13 15:31 UTC

johnmarktaylor91 / torchlens

Capture every activation and gradient of any PyTorch model — forward and backward — with automatic graph visualization, rich metadata, and live interventions. Works on any architecture, including dynamic and recurrent ones.

PythonApache-2.0★ 658 зірок⑂ 30 форківз жовт. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

johnmarktaylor91/torchlens має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (85/100), найнижчий — Community & Adoption (55/100). Останнє оновлення було 5 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

83
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

83
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 70 калібровано до 83 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

JohnMark TaylorОсобистий обліковий запис
30 підписників13 публічних репозиторіївз січ. 2016 р.Columbia University

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPItorchlens2.34.11 74115333 дні томуtorchtorchlensactivationsfeaturesio

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

85Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 5 дн. тому
17.3/36Ритм комітів — 25/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 5 268 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year5 268
human_commit_share1
days_since_last_push5
active_weeks_last_year25

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 33 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~3,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv2.34.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release33
mean_days_between_releases3,6

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

55Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

61Помірний
Як обчислюється оцінка
45.7/60Зірки — 658 зірок
12.2/25Форки — 30 форків
3.3/15Спостерігачі — 5 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks30
stars658
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges1
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

54Помірний
Як обчислюється оцінка
43.2/80Щомісячні завантаження — 1 741 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagestorchlens
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 741
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

56Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

15Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

75Добрий
Як обчислюється оцінка
37.8/42Вирішення issue — закрито 90% issue
27.2/30Прийняття PR — злито 125/138 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs125
open_issues4
closed_issues36
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,9
closed_unmerged_prs13
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

51Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
10.7/25Охоплення власника — 30 підписників у johnmarktaylor91
20.3/25Послужний список — 13 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers30
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginjohnmarktaylor91
public_repos13
account_age_days3 903
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 33 дн. тому
20/20Історія версій — 153 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagestorchlens
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish33

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

85Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 8 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

70Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

62Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages35
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:torchlens@2.34.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 35 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

75Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/AGENTS.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, notebooks/audit/CLAUDE.md, notebooks/audit/visual/CLAUDE.md, scripts/AGENTS.md, tests/AGENTS.md, torchlens/AGENTS.md, torchlens/CLAUDE.md, torchlens/_io/AGENTS.md, torchlens/_trace_core/AGENTS.md, torchlens/attribution/AGENTS.md, torchlens/autoroute/AGENTS.md, torchlens/backends/AGENTS.md, torchlens/backends/jax/AGENTS.md, torchlens/backends/mlx/AGENTS.md, torchlens/backends/paddle/AGENTS.md, torchlens/backends/tf/AGENTS.md, torchlens/backends/tinygrad/AGENTS.md, torchlens/backends/torch/AGENTS.md, torchlens/bridge/AGENTS.md, torchlens/bundle/AGENTS.md, torchlens/callbacks/AGENTS.md, torchlens/capture/AGENTS.md, torchlens/capture/CLAUDE.md, torchlens/compat/AGENTS.md, torchlens/data_classes/AGENTS.md, torchlens/data_classes/CLAUDE.md, torchlens/debug/AGENTS.md, torchlens/distributed/AGENTS.md, torchlens/errors/AGENTS.md, torchlens/experimental/AGENTS.md, torchlens/export/AGENTS.md, torchlens/fastlog/CLAUDE.md, torchlens/intervention/CLAUDE.md, torchlens/io/AGENTS.md, torchlens/ir/AGENTS.md, torchlens/merged/AGENTS.md, torchlens/partial/AGENTS.md, torchlens/postprocess/AGENTS.md, torchlens/postprocess/CLAUDE.md, torchlens/receptive_field/AGENTS.md, torchlens/repgeom/AGENTS.md, torchlens/report/AGENTS.md, torchlens/semantic/AGENTS.md, torchlens/stats/AGENTS.md, torchlens/utils/AGENTS.md, torchlens/validation/AGENTS.md, torchlens/validation/CLAUDE.md, torchlens/visualization/AGENTS.md, torchlens/visualization/CLAUDE.md, torchlens/viz/AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 99 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files.github/AGENTS.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, notebooks/audit/CLAUDE.md, notebooks/audit/visual/CLAUDE.md, scripts/AGENTS.md, tests/AGENTS.md, torchlens/AGENTS.md, torchlens/CLAUDE.md, torchlens/_io/AGENTS.md, torchlens/_trace_core/AGENTS.md, torchlens/attribution/AGENTS.md, torchlens/autoroute/AGENTS.md, torchlens/backends/AGENTS.md, torchlens/backends/jax/AGENTS.md, torchlens/backends/mlx/AGENTS.md, torchlens/backends/paddle/AGENTS.md, torchlens/backends/tf/AGENTS.md, torchlens/backends/tinygrad/AGENTS.md, torchlens/backends/torch/AGENTS.md, torchlens/bridge/AGENTS.md, torchlens/bundle/AGENTS.md, torchlens/callbacks/AGENTS.md, torchlens/capture/AGENTS.md, torchlens/capture/CLAUDE.md, torchlens/compat/AGENTS.md, torchlens/data_classes/AGENTS.md, torchlens/data_classes/CLAUDE.md, torchlens/debug/AGENTS.md, torchlens/distributed/AGENTS.md, torchlens/errors/AGENTS.md, torchlens/experimental/AGENTS.md, torchlens/export/AGENTS.md, torchlens/fastlog/CLAUDE.md, torchlens/intervention/CLAUDE.md, torchlens/io/AGENTS.md, torchlens/ir/AGENTS.md, torchlens/merged/AGENTS.md, torchlens/partial/AGENTS.md, torchlens/postprocess/AGENTS.md, torchlens/postprocess/CLAUDE.md, torchlens/receptive_field/AGENTS.md, torchlens/repgeom/AGENTS.md, torchlens/report/AGENTS.md, torchlens/semantic/AGENTS.md, torchlens/stats/AGENTS.md, torchlens/utils/AGENTS.md, torchlens/validation/AGENTS.md, torchlens/validation/CLAUDE.md, torchlens/visualization/AGENTS.md, torchlens/visualization/CLAUDE.md, torchlens/viz/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes78 230

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — torchlens/py.typed
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configstorchlens/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (torchlens/py.typed)
53.2/55Керовані розміри файлів — 143/4 472 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes318 348
source_files_sampled4 472
oversized_source_files143

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — demos, examples, notebooks, recipes
Використані вхідні дані
example_dirsdemos, examples, notebooks, recipes
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

658зірок GitHub
2контриб'юторів
5 268комітів за останні 12 місяців
5днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
4відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

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

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 30 ⇿
0Зірки
30Форки
100Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

0510152025303022022-122024-102026-09
Мажорні 2Мінорні 49Патчі 49

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-13 15:30 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.26.4pyproject.toml
PyPIpackaging>=23.2pyproject.toml
PyPItorch>=2.1pyproject.toml
PyPItorch>=2.2pyproject.toml
PyPItorch>=2.6pyproject.toml
PyPIsafetensors>=0.4pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66pyproject.toml
PyPIgraphviz>=0.20.1pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.0pyproject.toml
PyPIpillow>=9pyproject.toml
Усі залежності 90

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 80 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgraphviz—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpackaging—пряма
PyPIpackaging26.3пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIsafetensors—пряма
PyPItorch—пряма
PyPItqdm—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
PyPItyping-extensions4.16.0пряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIbrainscore-core—непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIbuild1.5.0непряма
PyPIcairosvg—непряма
PyPIcaptum—непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIclick-option-group0.5.9непряма
PyPIdeprecated1.3.1непряма
PyPIdepyf—непряма
PyPIdialz—непряма
PyPIdotty-dict1.3.1непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.59непряма
PyPIgrad-cam—непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIinseq—непряма
PyPIipython—непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema—непряма
PyPIjupyter-client—непряма
PyPIlightning—непряма
PyPIlit-nlp—непряма
PyPIlovely-tensors—непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImcp—непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImlx—непряма
PyPImypy2.1.0непряма
PyPInnsight—непряма
PyPIpaddlepaddle—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpip-audit2.10.1непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpsutil—непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIpydantic—непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydot4.0.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymupdf—непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpython-gitlab5.6.0непряма
PyPIpython-semantic-release9.21.1непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIreferencing—непряма
PyPIrepeng—непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrich14.3.4непряма
PyPIrsatoolbox—непряма
PyPIruff0.15.4непряма
PyPIsae-lens—непряма
PyPIsentence-transformers—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIshap—непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsteering-vectors—непряма
PyPItensorflow—непряма
PyPItimm—непряма
PyPItinygrad—непряма
PyPItomlkit0.15.1непряма
PyPItorchextractor—непряма
PyPItorchshow—непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIwandb—непряма
PyPIwrapt2.3.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:torchlens@2.34.1 тягне 35 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з johnmarktaylor91/torchlens. Читати поруч →

98feast-dev/feastThe Open Source Feature Store for AI/MLВинятковий98NVIDIA/Megatron-LMOngoing research training transformer models at scaleВинятковий98python-trio/trioTrio – a friendly Python library for async concurrency and I/OВинятковий95graphistry/pygraphistryPyGraphistry is a Python library to quickly load, shape, embed, and explore big graphs with the GPU-accelerated Graphistry visual graph analyzerВинятковий94awslabs/gluontsProbabilistic time series modeling in PythonВинятковий94pytorch/TensorRTPyTorch/TorchScript/FX compiler for NVIDIA GPUs using TensorRTВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.