IntegerAttr dim_i32;
  if (failed(ConvertToI32Attr(dim_int, &dim_i32))) return failure();

  int dim = dim_i32.getInt();
  if (dim < 0) dim += rank;

  const SmallVector<Value, 4>& slice_outputs = SliceOutputs(
      splitv_op, input, input_type, dim, splitv_op.getNumSplits(), &rewriter);
  rewriter.replaceOp(splitv_op, slice_outputs);

  return success();
}

hade
de
av
icke
mig
du
henne
då
sin
nu
har
inte
hans
honom
skulle
hennes
där
min
man
ej
vid
kunde
något
från
ut
när
efter
upp
vi
dem
vara
vad
över
än
dig
kan
sina
här
ha
mot
alla
under
någon
eller
allt
mycket
sedan
ju
denna
själv
detta
åt
utan
varit
hur
ingen
mitt
ni

  for (size_t i = 0; i < window_dimensions.size(); i++) {
    auto dim = window.add_dimensions();
    dim->set_size(window_dimensions[i]);
    if (!window_strides.empty()) {
      dim->set_stride(window_strides[i]);
    } else {
      dim->set_stride(1);
    }
    if (!padding.empty()) {
      dim->set_padding_low(padding[i].first);
      dim->set_padding_high(padding[i].second);
    } else {

foreach actFnPair = [[TFL_ReluOp, TFL_AF_Relu],
                     [TFL_Relu6Op, TFL_AF_Relu6],
                     [TFL_Relu1Op, TFL_AF_Relu1]] in {
  defm : FuseActFnIntoConvOpPat<!cast<Op>(actFnPair[0]), !cast<ConstantStrAttr>(actFnPair[1])>;
  defm : FuseActFnIntoPoolOpPat<!cast<Op>(actFnPair[0]), !cast<ConstantStrAttr>(actFnPair[1])>;
}

class CanFuseConvOrDepthwiseConv<string is_depthwise> : Constraint<

  if (h == nullptr) {
    status->status = tensorflow::errors::InvalidArgument("Invalid handle");
    return -1;
  }

  int64_t dim = -1;
  status->status = tensorflow::unwrap(h)->Dim(dim_index, &dim);
  return dim;
}

const char* TFE_TensorHandleDeviceName(TFE_TensorHandle* h, TF_Status* status) {
  if (h == nullptr) {

  bool ceil_mode;  // Rounding strategy (ceil or floor).
};

// Rounds the dimension based on the ceil mode.
int RoundDim(float dim, bool ceil_mode) {
  if (ceil_mode) {
    return std::ceil(dim);
  }
  return std::floor(dim);
}

// For H or W, calculate the output dimension for average pool.
int CalculateSpatialOutDim(int in, int k, int p, int s, bool ceil_mode) {

  TF_ASSERT_OK(output_proto.status());
  EXPECT_EQ(output_proto->dtype(), DT_FLOAT);
  EXPECT_EQ(output_proto->shape().dim_size(), 3);
  EXPECT_EQ(output_proto->shape().dim().at(0).size(), 1);
  EXPECT_EQ(output_proto->shape().dim().at(1).size(), 2);
  EXPECT_EQ(output_proto->shape().dim().at(2).size(), 3);
}

TEST(ConvertTypeToTensorSpecProtoTest, ScalarTensorType) {
  mlir::MLIRContext context;
  mlir::Builder b(&context);

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

    ```Python hl_lines="15"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial012.py!}
    ```

Und alle Ideen aus dem Abschnitt über das [Hinzufügen von `dependencies` zu den *Pfadoperation-Dekoratoren*](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} gelten weiterhin, aber in diesem Fall für alle *Pfadoperationen* in der Anwendung.

		if t.peek().typ == itemLeftDelim {
			delim := t.next()
			if t.nextNonSpace().typ == itemDefine {
				newT := New("definition") // name will be updated once we know it.
				newT.text = t.text
				newT.Mode = t.Mode
				newT.ParseName = t.ParseName
				newT.startParse(t.funcs, t.lex, t.treeSet)
				newT.parseDefinition()
				continue
			}
			t.backup2(delim)
		}
		switch n := t.textOrAction(); n.Type() {

Öffnen Sie nun die URL mit dem Port für Traefik, einschließlich des Pfadpräfixes: <a href="http://127.0.0.1:9999/api/v1/app" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:9999/api/v1/app</a>.

Wir bekommen die gleiche Response:

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

Diesmal jedoch unter der URL mit dem vom Proxy bereitgestellten Präfixpfad: `/api/v1`.