Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-16 21:18 UTC

pytorch / vision

Datasets, Transforms and Models specific to Computer Vision

PythonBSD-3-Clause★ 17 913 зірок⑂ 7 261 форкз лист. 2016 р.Переглянути на GitHub ↗

pytorch/vision має індекс здоров’я 98 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Community & Adoption (96/100), найнижчий — Security (66/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 4 учасники.

98
загалом / 100
Винятковий

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»).

98
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 87 калібровано до 98 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

pytorchОрганізація · підтверджений домен
13 652 підписники70 публічних репозиторіївз серп. 2016 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

92Відмінний · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
28.4/36Ритм комітів — 41/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 158 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year158
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year41
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 57 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 14 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~50,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count57
latest_release_tagv0.29.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release14
mean_days_between_releases50,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

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

96Винятковий · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 17 913 зірок
25/25Форки — 7 261 форків
14.7/15Спостерігачі — 440 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks7 261
stars17 913
watchers440
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges1
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

86Відмінний · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
43.2/54Бас-фактор — на 4 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
18.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 19% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 50 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor4
contributors_sampled100
top_contributor_share0,188
Як обчислюється оцінка
31.6/42Вирішення issue — закрито 75% issue
23.7/30Прийняття PR — злито 4 494/5 697 вирішених PR
4.3/13Newcomer PR acceptance — злито 2/6 PR від новачків за 30 дн.
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 27/30 approved changesets -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
merged_prs4 494
open_issues894
closed_issues2 717
prs_merged_7d5
prs_decided_7d5
prs_merged_30d25
prs_decided_30d30
issue_closed_ratio0,752
closed_unmerged_prs1 203
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d6

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 13 652 підписників у pytorch
25/25Послужний список — 70 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers13 652
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginpytorch
public_repos70
account_age_days3 686

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 13 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.black]), setup.cfg ([flake8])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pytorch.org/vision
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 2 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscomputer-vision, machine-learning
has_wikiтак
homepagehttps://pytorch.org/vision
docs_sitehttps://pytorch.org/vision
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

66Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

58Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-Review — Found 27/30 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 50 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages1
unassessed_packages8
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 1 резолвлених залежностей із OSV. 8 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

70Добрий · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://pytorch.org/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 94 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://pytorch.org/llms.txt
legible_history_share0,94
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.black]), setup.cfg ([flake8])
11/11Статична перевірка типів — mypy.ini
0/10Відтворюване середовище
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsmypy.ini
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (mypy.ini)
53.6/55Керовані розміри файлів — 9/366 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes330 536
source_files_sampled366
oversized_source_files9
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 — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

17 913зірок GitHub
100контриб'юторів
158комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
57релізів
4бас-фактор
894відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'torchvision._C_stable' from its registry

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 7 261 ⇿
0Зірки
7 261Форки
23Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

6 2006 4006 6006 8007 0007 2007 4007 26182023-062025-012026-09
Мажорні 0Мінорні 14Патчі 9

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8сукупно

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 · 2026-09-16 21:17 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 27/30 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 50 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
8SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 9

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 9 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgdown—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIpycocotools—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsphinx5.0.0непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-gallery—непряма
PyPItabulate—непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 1 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 8 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

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.

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.