ASSERT_EQ(num_dims, -1);
  ASSERT_EQ("Invalid handle", string(TF_Message(status.get())));

  TF_SetStatus(status.get(), TF_OK, "");

  int dim = TFE_TensorHandleDim(h, 0, status.get());
  ASSERT_EQ(TF_INVALID_ARGUMENT, TF_GetCode(status.get()));
  ASSERT_EQ(dim, -1);
  ASSERT_EQ("Invalid handle", string(TF_Message(status.get())));
}

TEST(CAPI, TensorHandleDevices) {

labels.chat_error=Ein Fehler ist aufgetreten. Bitte versuchen Sie es erneut.
labels.chat_error_rate_limit=Es ist derzeit sehr ausgelastet. Bitte warten Sie einen Moment und versuchen Sie es erneut.
labels.chat_error_auth=Die Authentifizierung beim KI-Dienst ist fehlgeschlagen. Bitte kontaktieren Sie den Administrator.
labels.chat_error_service_unavailable=Der KI-Dienst ist vorübergehend nicht verfügbar. Bitte versuchen Sie es später erneut.

		for i := 0; i < n; i++ {
			buf.WriteString("abcdefg")
		}

		r := NewReaderSize(&buf, minReadBufferSize)
		readTo := func(delim byte, want string) {
			data, err := read(r, delim)
			if err != nil {
				t.Fatalf("#%d: unexpected error reading to %c: %v", rno, delim, err)
			}
			if got := string(data); got != want {
				t.Fatalf("#%d: got %q, want %q", rno, got, want)
			}
		}

#undef EXPECT_TF_META

TEST(CAPI, TestTensorAligned) {
  int64_t dim = 7;
  size_t tensor_size_bytes = dim * TF_DataTypeSize(TF_FLOAT);
  TF_Tensor* a = TF_AllocateTensor(
      /*dtype=*/TF_FLOAT, /*dims=*/&dim, /*num_dims=*/1,
      /*len=*/tensor_size_bytes);
  float* data = reinterpret_cast<float*>(TF_TensorData(a));
  for (int i = 0; i < dim; ++i) {
    data[i] = 0;
  }
  if (TF_TensorDefaultAlignment() > 0) {

labels.chat_status_thinking=Elaborazione
labels.chat_status_error=Errore
labels.chat_waiting=...
labels.chat_phase_intent=Sto pensando...
labels.chat_phase_search=Ricerca di __keywords__...
labels.chat_phase_evaluate=Verifica dei risultati...
labels.chat_phase_fetch=Recupero documenti...
labels.chat_phase_answer=Generazione risposta...
labels.chat_messages_area=Messaggi della chat
labels.chat_welcome_title=Chiedi e Scopri.