l'application efficacement et sans interruption ni problème.

Ceci contraste avec les étapes de **développement**, où vous êtes constamment en train de modifier le code, de le casser
et de le réparer, d'arrêter et de redémarrer le serveur de développement, _etc._

## Stratégies de déploiement

from anywhere, and executes the graphs it is sent without performing any checks.
Therefore, if you run a `tf.train.Server` in your network, anybody with access
to the network can execute arbitrary code with the privileges of the user
running the `tf.train.Server`.

## Untrusted inputs during training and prediction

TensorFlow supports a wide range of input data formats. For example it can

   * networks. Example:
   *
   * <pre>{@code
   * static final ImmutableNetwork<City, Train> TRAIN_NETWORK =
   *     NetworkBuilder.undirected()
   *         .allowsParallelEdges(true)
   *         .<City, Train>immutable()
   *         .addEdge(PARIS, BRUSSELS, Thalys.trainNumber("1111"))
   *         .addEdge(PARIS, BRUSSELS, RegionalTrain.trainNumber("2222"))

Le **Guide d'utilisation avancé**, qui s'appuie sur cette base, utilise les mêmes concepts et vous apprend quelques fonctionnalités supplémentaires.

Mais vous devez d'abord lire le **Tutoriel - Guide d'utilisation** (ce que vous êtes en train de lire en ce moment).

À la place, en étant "asynchrone", une fois terminée, une tâche peut légèrement attendre (quelques microsecondes) que l'ordinateur / le programme finisse ce qu'il était en train de faire, et revienne récupérer le résultat.

Et ajouter des annotations de types ne crée normalement pas de différence avec le comportement qui aurait eu lieu si elles n'étaient pas là.

Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

      used to shard the checkpoint with a maximum shard file size. Users with
      advanced use cases can also write their own custom
      `tf.train.experimental.ShardingCallback`s.

* `tf.train.CheckpointOptions`
    * Added `experimental_skip_slot_variables` (a boolean option) to skip
    restoring of optimizer slot variables in a checkpoint.

*   `tf.saved_model.SaveOptions`

!!! note "Détails techniques"
ASGI est une nouvelle "norme" développée par les membres de l'équipe principale de Django. Il ne s'agit pas encore d'une "norme Python" (un PEP), bien qu'ils soient en train de le faire.

d:before{content:"\f0c2"}.fa-cloud-download-alt:before{content:"\f381"}.fa-cloud-meatball:before{content:"\f73b"}.fa-cloud-moon:before{content:"\f6c3"}.fa-cloud-moon-rain:before{content:"\f73c"}.fa-cloud-rain:before{content:"\f73d"}.fa-cloud-showers-heavy:before{content:"\f740"}.fa-cloud-sun:before{content:"\f6c4"}.fa-cloud-sun-rain:before{content:"\f743"}.fa-cloud-upload-alt:before{content:"\f382"}.fa-cloudscale:before{content:"\f383"}.fa-cloudsmith:before{content:"\f384"}.fa-cloudversify:befor...

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