#include "tensorflow/c/experimental/gradients/tape/tape_operation.h"

#include "tensorflow/c/eager/abstract_context.h"
#include "tensorflow/c/eager/gradients.h"

namespace tensorflow {
namespace gradients {
TapeOperation::TapeOperation(AbstractOperation* parent_op, Tape* tape,
                             const GradientRegistry& registry)
    : AbstractOperation(kTape),
      parent_op_(parent_op),
      tape_(tape),

    tensor_stack.pop_back();
    auto op_id_it = tensor_tape.find(tensor_id);
    if (op_id_it == tensor_tape.end()) {
      continue;
    }
    int64_t op_id = op_id_it->second;
    auto op_it = op_tape->find(op_id);
    auto result_op_it = result.op_tape.find(op_id);
    if (op_id == -1 || op_it == op_tape->end() ||
        result_op_it != result.op_tape.end()) {
      continue;
    }

# Tutoriel - Guide utilisateur - Introduction

Ce tutoriel vous montre comment utiliser **FastAPI** avec la plupart de ses fonctionnalités, étape par étape.

Chaque section s'appuie progressivement sur les précédentes, mais elle est structurée de manière à séparer les sujets, afin que vous puissiez aller directement à l'un d'entre eux pour résoudre vos besoins spécifiques en matière d'API.

Il est également conçu pour fonctionner comme une référence future.

)

cc_library(
    name = "tape",
    hdrs = [
        "tape_context.h",
        "tape_operation.h",
    ],
    visibility = [
        "//tensorflow:internal",
    ],
    deps = [
        ":tape_context",
        ":tape_operation",
        "//tensorflow/c/eager:abstract_context",
        "//tensorflow/c/eager:abstract_operation",
        "//tensorflow/c/eager:gradients_internal",
    ],
)

filegroup(

    absl::Span<AbstractTensorHandle*> outputs) {
  Tape tape(/*persistent=*/false);
  tape.Watch(inputs[0]);
  AbstractTensorHandle* neg_output;
  TF_RETURN_IF_ERROR(ops::Neg(ctx, inputs[0], &neg_output, "Neg"));
  tape.RecordOperation(inputs, {neg_output}, nullptr, "Neg");
  return tape.ComputeGradient(ctx,
                              /*targets=*/{neg_output},

  public V remove(Object key) {
    Timestamped<V> stamped = cachingHashMap.remove(key);
    if (stamped != null) {
      V value = stamped.getValue();
      // `key` was in the cache, so it's a K.
      // (Or it's a weird case like a LinkedList in a Cache<ArrayList, ...>, but *shrug*.)
      @SuppressWarnings("unchecked")
      K castKey = (K) key;

      if (!isExpired(stamped)) {

		message:    "Time stamp format pattern contains a valid format symbol that cannot be applied to time stamp parsing in the SQL expression.",
		statusCode: 400,
		cause:      err,
	}
}

func errEvaluatorTimestampFormatPatternDuplicateFields(err error) *s3Error {
	return &s3Error{
		code:       "EvaluatorTimestampFormatPatternDuplicateFields",

Vous pourriez aussi l'utiliser pour générer du code automatiquement, pour les clients qui communiquent avec votre API. Comme par exemple, des applications frontend, mobiles ou IOT.

## Récapitulatif, étape par étape

### Étape 1 : import `FastAPI`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

  AbstractTensorHandle* GetHandle() const;

 private:
  AbstractTensorHandle* handle_;
};

// A tracing/immediate-execution agnostic tape.
//
// Gradient functions defined for this tape must support handling null incoming
// gradients.
class Tape : protected eager::GradientTape<AbstractTensorHandle,
                                           GradientFunction, TapeTensor> {
 public:

             absl::Span<AbstractTensorHandle*> outputs) -> Status {
    Tape tape(/*persistent=*/false);
    for (size_t i{}; i < inputs.size(); ++i) {
      tape.Watch(inputs[i]);
    }
    std::vector<AbstractTensorHandle*> temp_outputs(1);
    AbstractContextPtr tape_ctx(new TapeContext(ctx, &tape, grad_registry));
    TF_RETURN_IF_ERROR(
        forward_model(tape_ctx.get(), inputs, absl::MakeSpan(temp_outputs)));