void* context;
} TFE_CancelCallback;
TF_CAPI_EXPORT extern TFE_CancellationManager* TFE_NewCancellationManager();
TF_CAPI_EXPORT extern bool TFE_CancellationManagerIsCancelled(
    TFE_CancellationManager*);
TF_CAPI_EXPORT extern bool TFE_CancellationManagerIsCancelling(
    TFE_CancellationManager*);
TF_CAPI_EXPORT extern void TFE_CancellationManagerStartCancel(
    TFE_CancellationManager*);

TF_CAPI_EXPORT extern void TFE_ContextOptionsSetAsync(TFE_ContextOptions*,
                                                      unsigned char enable);

TF_CAPI_EXPORT extern void TFE_ContextOptionsSetDevicePlacementPolicy(
    TFE_ContextOptions*, TFE_ContextDevicePlacementPolicy);

// Destroy an options object.
TF_CAPI_EXPORT extern void TFE_DeleteContextOptions(TFE_ContextOptions*);

TF_CAPI_EXPORT extern void TF_GetNodesToPreserveList(
    const TF_GrapplerItem* item, char** values, size_t* lengths, int num_values,
    void* storage, size_t storage_size, TF_Status* status);

// Get a set of node names for fetch nodes. Fills in `values` and `lengths`,
// they will be used in `TF_GetFetchNodesList`
TF_CAPI_EXPORT extern void TF_GetFetchNodesListSize(const TF_GrapplerItem* item,

TF_CAPI_EXPORT extern void TF_DeleteCheckpointReader(
    TF_CheckpointReader* reader);
TF_CAPI_EXPORT extern int TF_CheckpointReaderHasTensor(
    TF_CheckpointReader* reader, const char* name);
// Get the variable name at the given index
TF_CAPI_EXPORT extern const char* TF_CheckpointReaderGetVariable(
    TF_CheckpointReader* reader, int index);
// Get the number of variable in the checkpoint

## **FastAPI** auf GitHub einen Stern geben

Sie können FastAPI auf GitHub „starren“ (durch Klicken auf den Stern-Button oben rechts): <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/fastapi</a>. ⭐️

Durch das Hinzufügen eines Sterns können andere Benutzer es leichter finden und sehen, dass es für andere bereits nützlich war.

      {reinterpret_cast<tensorflow::AbstractTensorHandle**>(
           tensorflow::unwrap(inputs)),
       static_cast<size_t>(num_inputs)});
}

extern int TFE_OpGetFlatInputCount(const TFE_Op* op, TF_Status* status) {
  return tensorflow::unwrap(op)->GetInputs().size();
}

extern TFE_TensorHandle* TFE_OpGetFlatInput(const TFE_Op* op, int index,
                                            TF_Status* status) {

### Sub-dependências

Você pode ter múltiplas dependências e sub-dependências exigindo uma a outra (como parâmetros de definições de funções), algumas delas podem ser criadas com `async def` e algumas com `def` normal. Isso ainda poderia funcionar, e aquelas criadas com `def` podem ser chamadas em uma thread externa ao invés de serem "aguardadas".

### Outras funções de utilidade

### Sous-dépendances

Vous pouvez avoir de multiples dépendances et sous-dépendances dépendant les unes des autres (en tant que paramètres de la définition de la *fonction de chemin*), certaines créées avec `async def` et d'autres avec `def`. Cela fonctionnerait aussi, et celles définies avec un simple `def` seraient exécutées sur un thread externe (venant de la threadpool) plutôt que d'être "attendues".

### Neustart nach Absturz

Aber in den Fällen mit wirklich schwerwiegenden Fehlern, die den laufenden **Prozess** zum Absturz bringen, benötigen Sie eine externe Komponente, die den Prozess **neu startet**, zumindest ein paar Mal ...

!!! tip "Tipp"

### Subdependencias

Puedes tener múltiples dependencias y subdependencias que se requieren unas a otras (como parámetros de las definiciones de cada función), algunas de ellas pueden crearse con `async def` y otras con `def` normal. Igual todo seguiría funcionando correctamente, y las creadas con `def` normal se llamarían en un thread externo (del threadpool) en lugar de ser "awaited".