class TracingTensorHandle : public AbstractTensorHandle {
 protected:
  explicit TracingTensorHandle(AbstractTensorHandleKind kind)
      : AbstractTensorHandle(kind) {}

 public:
  // For LLVM style RTTI.
  static bool classof(const AbstractTensorHandle* ptr) {
    return ptr->getKind() == kGraph || ptr->getKind() == kMlir;
  }
};

// An abstract operation describes an operation by its type, name, and

  // Returns the stack trace set by `SetStackTrace` if exists.
  virtual absl::optional<ManagedStackTrace> GetStackTrace() = 0;

  virtual void SetStepId(int64_t step_id) = 0;

  // For LLVM style RTTI.
  static bool classof(const AbstractOperation* ptr) {
    return ptr->getKind() == kEager || ptr->getKind() == kTfrt;
  }

 protected:
  explicit ImmediateExecutionOperation(AbstractOperationKind kind)

  // Returns a shared reference to the wrapped function.
  absl::StatusOr<core::RefCountPtr<FunctionRecord>> GetFunctionRecord()
      override {
    return func_record_.GetNewRef();
  }

  // For LLVM style RTTI.
  static bool classof(const AbstractFunction* ptr) {
    return ptr->getKind() == kGraph;
  }

 private:
  core::RefCountPtr<FunctionRecord> func_record_;
};
}  // namespace graph
}  // namespace tracing

    graph_->graph.NodeType(output_.oper->node.name(), &ft);
    if (ft == nullptr) {
      return FullTypeDef();
    } else {
      return *ft;
    }
  }

  TF_Output output_;

  // For LLVM style RTTI.
  static bool classof(const AbstractTensorHandle* ptr) {
    return ptr->getKind() == kGraph;
  }

 private:
  TF_Graph* graph_;  // For shape inference.
};

## Tasarım

Sonrasında, (**FastAPI** kullanan bir geliştirici olarak) sahip olmak istediğim "API"ı tasarlamak için biraz zaman harcadım.

Çeşitli fikirleri en popüler Python editörlerinde test ettim: PyCharm, VS Code, Jedi tabanlı editörler.

  // debugging. Does not include a shape or dtype.
  //
  // Included in the default implementation of DebugString.
  virtual absl::Status SummarizeValue(std::string& summary) const;

  // For LLVM style RTTI.
  static bool classof(const AbstractTensorHandle* ptr) {
    return ptr->getKind() == kEager || ptr->getKind() == kTfrt;
  }

 protected:
  explicit ImmediateExecutionTensorHandle(AbstractTensorHandleKind kind)

  // Return the collected RunMetadata. This method will transfer the ownership
  // to the caller.
  virtual std::unique_ptr<RunMetadata> ExportRunMetadata() = 0;

  // For LLVM style RTTI.
  static bool classof(const AbstractContext* ptr) {
    return ptr->getKind() == kEager || ptr->getKind() == kTfrt;
  }

  //===--------------------------------------------------------------------===//

Otomatik olarak JSON'a dönüştürülecek (ORM'ler vb. dahil) başka birçok nesne ve model vardır. En beğendiklerinizi kullanmayı deneyin, yüksek ihtimalle destekleniyordur.

## Özet

* `FastAPI`'yı projemize dahil ettik.
* Bir `app` örneği oluşturduk.
* Bir **yol operasyonu dekoratörü** (`@app.get("/")` gibi) yazdık.
* Bir **yol operasyonu fonksiyonu** (`def root(): ...` gibi) yazdık.

LT",nextWeek:"dddd [kl.] LT",lastDay:"[i g\xe5r kl.] LT",lastWeek:"[forrige] dddd [kl.] LT",sameElse:"L"},relativeTime:{future:"om %s",past:"%s siden",s:"noen sekunder",ss:"%d sekunder",m:"ett minutt",mm:"%d minutter",h:"en time",hh:"%d timer",d:"en dag",dd:"%d dager",w:"en uke",ww:"%d uker",M:"en m\xe5ned",MM:"%d m\xe5neder",y:"ett \xe5r",yy:"%d \xe5r"},dayOfMonthOrdinalParse:/\d{1,2}\./,ordinal:"%d.",week:{dow:1,doy:4}});var er={1:"\u0967",2:"\u0968",3:"\u0969",4:"\u096a",5:"\u096b",6:"\u096c",7:"\u096d",...

*   TensorFlow Debugger (tfdbg) CLI: ncurses-based CLI for tfdbg v1 was removed.

*   TensorFlow now supports C++ RTTI on mobile and Android. To enable this feature, pass the flag `--define=tf_force_rtti=true` to Bazel when building TensorFlow. This may be needed when linking TensorFlow into RTTI-enabled programs since mixing RTTI and non-RTTI code can cause ABI issues.