const int num_dims = 2;
  int64_t* dims = new int64_t[num_dims];
  int64_t num_elements = 1;
  dims[0] = batch_size;
  dims[1] = 1;
  for (int64_t i = 0; i < num_dims; ++i) {
    num_elements *= dims[i];
  }
  TF_Tensor* t = TF_AllocateTensor(TF_STRING, dims, num_dims,
                                   sizeof(TF_TString) * num_elements);
  delete[] dims;

    std::vector<DimensionHandle> dims;
    const TF_ShapeAndType& input_shape = input_shapes->items[i];
    if (input_shape.num_dims == InferenceContext::kUnknownRank) {
      c.SetInput(i, c.UnknownShape());
      continue;
    }
    dims.reserve(input_shape.num_dims);
    for (int j = 0; j < input_shape.num_dims; ++j) {
      dims.push_back(c.MakeDim(input_shape.dims[j]));
    }
    c.SetInput(i, c.MakeShape(dims));

}

TF_Tensor* Int8Tensor(const int64_t* dims, int num_dims, const char* values) {
  int64_t num_values = 1;
  for (int i = 0; i < num_dims; ++i) {
    num_values *= dims[i];
  }
  TF_Tensor* t =
      TF_AllocateTensor(TF_INT8, dims, num_dims, sizeof(char) * num_values);
  memcpy(TF_TensorData(t), values, sizeof(char) * num_values);
  return t;
}

TF_Tensor* Int32Tensor(const int64_t* dims, int num_dims,

  static char empty;
  int64_t nelems = 1;
  std::vector<int64_t> dims;
  dims.reserve(shape.dims());
  for (int i = 0; i < shape.dims(); ++i) {
    dims.push_back(shape.dim_size(i));
    nelems *= shape.dim_size(i);
  }
  CHECK_EQ(nelems, 0);
  return TF_NewTensor(
      dtype, reinterpret_cast<const int64_t*>(dims.data()), shape.dims(),
      reinterpret_cast<void*>(&empty), 0, [](void*, size_t, void*) {}, nullptr);

Jetzt ist es soweit, dies mit FastAPI zu verwenden. 🚀

Wir hatten diese Typannotation:

//// tab | Python 3.10+

```Python
q: str | None = None
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python
q: Union[str, None] = None
```

////

Was wir tun werden, ist, dies mit `Annotated` zu wrappen, sodass es zu:

//// tab | Python 3.10+

* `summary`: Eine kurze Zusammenfassung der API.
* `description`: Die Beschreibung Ihrer API. Dies kann Markdown enthalten und wird in der Dokumentation angezeigt.
* `routes`: Eine Liste von Routen, dies sind alle registrierten *Pfadoperationen*. Sie stammen von `app.routes`.

/// info | Info

Wenn Sie zum **ersten Mal** an einem Python-Projekt arbeiten, erstellen Sie eine virtuelle Umgebung **<abbr title="es gibt andere Optionen, dies ist eine einfache Richtlinie">innerhalb Ihres Projekts</abbr>**.

/// tip | Tipp

Sie müssen dies nur **einmal pro Projekt** tun, nicht jedes Mal, wenn Sie daran arbeiten.

///

//// tab | `venv`

///

Sie sollten dies tun, nachdem Sie alle Ihre *Pfadoperationen* hinzugefügt haben.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *}

/// tip | Tipp

Wenn Sie `app.openapi()` manuell aufrufen, sollten Sie vorher die `operationId`s aktualisiert haben.

///

/// warning | Achtung

# FastAPI in Containern – Docker { #fastapi-in-containers-docker }

Beim Deployment von FastAPI-Anwendungen besteht ein gängiger Ansatz darin, ein **Linux-Containerimage** zu erstellen. Normalerweise erfolgt dies mit <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a>. Sie können dieses Containerimage dann auf eine von mehreren möglichen Arten deployen.