ty = self._get_inferred_type(node.args[0], ty)
        if ty == TFRTypes.TF_TENSOR_SHAPE_LIST:
          len_value = self._ssa_name('len')
          self._emit_with_loc(
              '\n{} = shape.rank {} : !shape.shape -> !shape.size'.format(
                  len_value, arg), node)
          size_value = self._ssa_name('len_size')
          self._emit_with_loc(

  return success();
}

// Pattern matches the following reduction function for ArgMax/ArgMin:
// %0 = compare{GT}(%lhs_value, %rhs_value)
// %1 = compare{NE}(%lhs_value, %lhs_value)
// %2 = or(%0, %1)
// %3 = select(%2, %lhs_value, %rhs_value)
// %4 = compare{EQ}(%lhs_value, %rhs_value)
// %5 = compare{LT}(%lhs_index, %rhs_index)
// %6 = and(%4, %5)
// %7 = or(%2, %6)
// %8 = select(%7, %lhs_index, %rhs_index)

    // CHECK-NEXT:     %[[HAS_VALUE:[0-9]*]] = "tf.OptionalHasValue"(%[[GET_NEXT]])
    // CHECK-NEXT:     %[[IF:.*]]:2 = "tf.IfRegion"(%[[HAS_VALUE]])
    // CHECK-NEXT:       %[[GET_VALUE:[0-9]*]]:2 = "tf.OptionalGetValue"(%[[GET_NEXT]])
    // CHECK-NEXT:       %[[FUNC_CALL:[0-9]*]]:2 = func.call @__reduce_func_3(%[[ARG_11]], %[[ARG_12]], %[[GET_VALUE]]#0, %[[GET_VALUE]]#1, %[[ARG_13]], %[[ARG_14]])

    async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
        return {"fresh_value": fresh_value}
    ```

=== "Python 3.8+ nicht annotiert"

    !!! tip "Tipp"
        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="1"
    async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):

    ```Python hl_lines="1"
    async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
        return {"fresh_value": fresh_value}
    ```

=== "Python 3.8+ non-Annotated"

    !!! tip
        Prefer to use the `Annotated` version if possible.

    ```Python hl_lines="1"
    async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):

🏧 😐 🌐❔ 👆 💭 👆 💪 🔗 🤙 🔠 🔁 (🎲 💗 🕰) 🎏 📨 ↩️ ⚙️ "💾" 💲, 👆 💪 ⚒ 🔢 `use_cache=False` 🕐❔ ⚙️ `Depends`:

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

## 🌃

↖️ ⚪️➡️ 🌐 🎀 🔤 ⚙️ 📥, **🔗 💉** ⚙️ 🙅.

🔢 👈 👀 🎏 *➡ 🛠️ 🔢*.

✋️, ⚫️ 📶 🏋️, & ✔ 👆 📣 🎲 🙇 🐦 🔗 "📊" (🌲).

!!! tip

        dot_dimension_nums.getRhsContractingDimensions();
    const auto lhs_contracting_dims =
        dot_dimension_nums.getLhsContractingDimensions();

    const Value rhs_value = op.getRhs();
    const Value lhs_value = op.getLhs();

    Operation* rhs_op = rhs_value.getDefiningOp();
    auto filter_constant_op = dyn_cast_or_null<stablehlo::ConstantOp>(rhs_op);

    // Set to `nullptr` because this attribute only matters when the input is

在高级使用场景中，如果不想使用「缓存」值，而是为需要在同一请求的每一步操作（多次）中都实际调用依赖项，可以把 `Depends` 的参数 `use_cache` 的值设置为 `False` :

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

## 小结

千万别被本章里这些花里胡哨的词藻吓倒了，其实**依赖注入**系统非常简单。

依赖注入无非是与*路径操作函数*一样的函数罢了。

但它依然非常强大，能够声明任意嵌套深度的「图」或树状的依赖结构。

!!! tip "提示"

高度なシナリオでは、「キャッシュされた」値を使うのではなく、同じリクエストの各ステップ（おそらく複数回）で依存関係を呼び出す必要があることがわかっている場合、`Depens`を使用する際に、`use_cache=False`というパラメータを設定することができます。

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

## まとめ

ここで使われている派手な言葉は別にして、**依存性注入** システムは非常にシンプルです。

*path operation関数*と同じように見えるただの関数です。

しかし、それでも非常に強力で、任意の深くネストされた依存関係「グラフ」（ツリー）を宣言することができます。

                   TensorShape shape, absl::optional<std::string> name,
                   ImmediateTensorHandlePtr handle)
    : TensorHandleConvertible(std::move(handle)),
      name_(name.has_value() ? *name : "Variable"),
      dtype_(dtype),
      shape_(shape),
      ctx_(ctx) {}

Variable::~Variable() {
  // If the handle is null (perhaps because variable was std::moved from), then