pypi:torchDieses Dossier verknüpft die stabile Identität pypi:torch mit 9 exakt beobachteten Versionen in 10 öffentlichen Repositories.
Eine Paketidentität oder Provider-Schnittstelle im veröffentlichten Code belegt weder Konfiguration, Konto, Beschaffung, Datentransfer noch API-Aufruf.
Ökosystem:Name + exakte Version + EvidenzpfadVeröffentlichungsalter und Lizenzen stammen aus deps.dev-Metadaten. Sie sind Kontext – kein Wartungs-, Rechts- oder Portabilitätsurteil.
29. Okt. 202429. Jan. 202523. Apr. 202504. Juni 2025Nicht gemeldet06. Aug. 202512. Nov. 2025Nicht gemeldet21. Jan. 2026landeshauptstadt-muenchen/f-13-rag5 Vorkommenuba-ki-lab/ressource-efficient-computer-vision2 Vorkommenuba-ki-lab/coding-agent-usage-simulation1 Vorkommenuba-ki-lab/density-maps1 Vorkommenuba-ki-lab/gsa-extraction1 Vorkommenuba-ki-lab/llm-questionnaire-benchmarking-framework1 Vorkommenuba-ki-lab/llm-testframework1 Vorkommenuba-ki-lab/objection-management1 Vorkommenuba-ki-lab/photovoltaic_systems1 Vorkommenuba-ki-lab/retrieval-evaluation1 Vorkommenuba-ki-lab/coding-agent-usage-simulationuv.lockuba-ki-lab/density-mapsuv.locklandeshauptstadt-muenchen/f-13-ragrequirements-gpu.inlandeshauptstadt-muenchen/f-13-ragrequirements-gpu.txtlandeshauptstadt-muenchen/f-13-ragrequirements-dev.txtlandeshauptstadt-muenchen/f-13-ragrequirements-testing.txtlandeshauptstadt-muenchen/f-13-ragrequirements.txtuba-ki-lab/gsa-extractionuv.lockuba-ki-lab/llm-questionnaire-benchmarking-frameworkuv.lockuba-ki-lab/llm-testframeworkuv.lockuba-ki-lab/objection-managementuv.lockuba-ki-lab/photovoltaic_systemssbom.jsonuba-ki-lab/ressource-efficient-computer-visionpyproject.tomluba-ki-lab/ressource-efficient-computer-visionuv.lockuba-ki-lab/retrieval-evaluationuv.lockPyTorch susceptible to local Denial of Service
10. Juni 2026PyTorch: `torch.load` with `weights_only=True` leads to remote code execution
04. Feb. 2026PyTorch Improper Resource Shutdown or Release vulnerability
14. Juli 2026PyTorch Tuple Handler is Vulnerable to Memory Corruption through Manipulation of None Argument
09. Juni 2026PyTorch is Vulnerable to Memory Consumption through pad_packed_sequence Function
10. Juni 2026PyTorch is vulnerable to memory corruption through its torch.lstm_cell function
10. Juni 2026PyTorch is vulnerable to memory corruption through its torch.jit.script function
17. Juli 2026PyTorch is vulnerable to memory corruption through its unpack_sequence function
10. Juni 2026PyTorch: Manipulation of the argument scale/zero_point leads to improper initialization via Quantized Sigmoid Module
10. Juni 2026Nicht gemeldet
20. Mai 2026Nicht gemeldet
20. Mai 2026Nicht gemeldet
20. Mai 2026Nicht gemeldet
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20. Mai 2026Nicht gemeldet
20. Mai 2026Nicht gemeldet
20. Mai 2026Nicht gemeldet
21. Mai 2026Nicht gemeldet
13. Juli 2026Nur exakte npm- und PyPI-Tupel werden angereichert. Gemeldete SPDX-Ausdrücke sind Metadaten; daraus folgt keine Bewertung zu Kompatibilität, Pflichten oder Rechtslage.
Abruf, Parsing, Zuordnung und Veröffentlichung verwenden kein generatives KI-Modell.i6eal (2026): PyTorch – exaktes KI-Abhängigkeitsevidenz-Dossier, Datenstand 19. Juli 2026. https://i6eal.de/tools/ki-abhaengigkeitsatlas/paket/torch-47a5352a/
Wir bauen quellenbasierte Datenprodukte mit stabilen Identitäten, reproduzierbaren Verknüpfungen und sichtbaren Aussagegrenzen.
Diese Tools ergänzen die aktuelle Auswertung.