x = math_ops.matmul(a, b, name='a_b')
    y = math_ops.add(x, z)
  array_ops.identity(y, name='result')


def tftop_k(_):
  x = array_ops.placeholder(dtypes.int32, shape=[5], name='x')
  output = nn_ops.top_k(x, 2, name='values')
  array_ops.identity(output[1], name='indices')


def tfvariable_readonly(_):
  x = variables.Variable(1000.0, name='x')
  unused_y = variables.Variable(1000.0, name='y')
  old_x = x.value()

      top.offer(i);
    }
    assertThat(top.topK()).isEmpty();
  }

  public void testNoElementsOffered() {
    TopKSelector<Integer> top = TopKSelector.least(10);
    assertThat(top.topK()).isEmpty();
  }

  public void testOfferedFewerThanK() {
    TopKSelector<Integer> top = TopKSelector.least(10);
    top.offer(3);
    top.offer(5);
    top.offer(2);
    assertThat(top.topK()).containsExactly(2, 3, 5).inOrder();
  }

Tutorial ini menunjukan cara menggunakan ***FastAPI*** dengan semua fitur-fiturnya, tahap demi tahap.

Setiap bagian dibangun secara bertahap dari bagian sebelumnya, tetapi terstruktur untuk memisahkan banyak topik, sehingga kamu bisa secara langsung menuju ke topik spesifik untuk menyelesaikan kebutuhan API tertentu.

Ini juga dibangun untuk digunakan sebagai referensi yang akan datang.

Sehingga kamu dapat kembali lagi dan mencari apa yang kamu butuhkan dengan tepat.

// CHECK:      %[[OP_G:[a-z0-9]*]] = "tf.opG"
// CHECK:      %[[OP_H:[a-z0-9]*]] = "tf.opH"
// CHECK:      %[[OP_I:[a-z0-9]*]] = "tf.opI"
// CHECK:      %[[OP_J:[a-z0-9]*]] = "tf.opJ"
// CHECK:      %[[OP_K:[a-z0-9]*]] = "tf.opK"
// CHECK:      %[[OP_L:[a-z0-9]*]] = "tf.opL"
// CHECK:      tf_device.replicate
// CHECK-SAME: [%[[OP_A]], %[[OP_B]], %[[OP_C]]] as %{{[a-z0-9]*}}: tensor<*xi1>