// For 1d conv, `tf.nn.convolution` expands NWC to NHWC format after
    // `SpaceToBatchND`. Therefore, `block_shape` of `stb_op` only has one
    // dilation factor of W dim, and dilation factor of H dim is set to 1.
    if (expand_axis == 1) {
      // NWC -> NHWC
      dilation_h_factor = 1;
      dilation_w_factor = stb_bs_attr.getValues<APInt>()[0].getSExtValue();
    } else if (expand_axis == 2) {

// Variadic op patterns.
//===----------------------------------------------------------------------===//

def : Pat<(MHLO_ConcatenateOp $inputs, $dim),
          (TF_ConcatV2Op $inputs, (TF_ConstOp $dim))>;

//===----------------------------------------------------------------------===//
// Compare op patterns.
// Note that these are legalized from chlo.broadcast_* ops, since those are

    and those for each axis, in the (optional) `axisStats` attribute. The
    interpretation of each is determined by the last dimension of its shape.
    Currently, only dim=2 is supported, which is interpreted as [min, max].

    `layerStats` must be a rank 1 tensor: [2]
    `axisStats` must be a rank 2 tensor: [N, 2], where N=the slice size
      splitted by the `axis` dimension. For example:

Wenn Sie mir dabei helfen können, **helfen Sie mir, FastAPI am Laufen zu erhalten** und sorgen dafür, dass es weiterhin **schneller und besser voranschreitet**. 🚀

## Beim Chat mitmachen

Treten Sie dem 👥 <a href="https://discord.gg/VQjSZaeJmf" class="external-link" target="_blank">Discord-Chatserver</a> 👥 bei und treffen Sie sich mit anderen Mitgliedern der FastAPI-Community.

!!! tip "Tipp"

// Tests that the pass can transform execution with model parallelism and no
// replication.
//
// The following TPUCompileMetadataProto is used:
// args {
//   dtype: DT_FLOAT
//   shape {
//     dim {
//       size: 128
//     }
//   }
// }
// num_replicas: 1
// num_cores_per_replica: 2

// CHECK-LABEL: func @parallel_execute

# Klassen als Abhängigkeiten

Bevor wir tiefer in das **Dependency Injection** System eintauchen, lassen Sie uns das vorherige Beispiel verbessern.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel

Im vorherigen Beispiel haben wir ein `dict` von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

!!! tip "Tipp"
    Wenn Sie genau wissen, wie Importe funktionieren, fahren Sie mit dem nächsten Abschnitt unten fort.

Ein einzelner Punkt `.`, wie in:

```Python
from .dependencies import get_token_header
```

würde bedeuten:

* Beginnend im selben Package, in dem sich dieses Modul (die Datei `app/routers/items.py`) befindet (das Verzeichnis `app/routers/`) ...

// messages is accomplished by including an email address in the to
// parameter but not including it in the msg headers.
//
// The SendMail function and the net/smtp package are low-level
// mechanisms and provide no support for DKIM signing, MIME
// attachments (see the mime/multipart package), or other mail
// functionality. Higher-level packages exist outside of the standard
// library.

    return failure();
  }
  OpBuilder builder(length);
  if (it->getSecond().fixed) {
    auto dim = cutil::CreateScalarConst(
        mlir::cast<RankedTensorType>(length.getInputHandle().getType())
            .getDimSize(0),
        builder, length.getLoc());
    length.getLength().replaceAllUsesWith(dim);
  } else {
    auto current_size = it->getSecond().size;
    // Reshapes the R1 length to a scalar.

// Information about the shape of a Tensor and its type.
struct TF_ShapeAndType {
  // Number of dimensions. -1 indicates unknown rank.
  int num_dims;
  // Array of dimensions. -1 indicates unknown dim.
  int64_t* dims;
  // The data type. May be 0 to denote unknown type.
  TF_DataType dtype;
};

typedef struct TF_ShapeAndType TF_ShapeAndType;

// A list of TF_ShapeAndType elements..