limitations under the License.
==============================================================================*/

#include <memory>
#include <utility>
#include <vector>

#include "absl/strings/str_cat.h"
#include "tensorflow/c/c_api.h"
#include "tensorflow/c/eager/abstract_context.h"
#include "tensorflow/c/eager/c_api_internal.h"
#include "tensorflow/c/eager/c_api_unified_experimental.h"
#include "tensorflow/c/eager/c_api_unified_experimental_internal.h"

See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.
==============================================================================*/

#include <memory>

#include "tensorflow/c/c_api.h"
#include "tensorflow/c/c_test_util.h"
#include "tensorflow/core/platform/logging.h"
#include "tensorflow/core/platform/strcat.h"
#include "tensorflow/core/platform/test.h"

using tensorflow::GraphDef;

### "Plug-ins" ilimitados

Ou, de outra forma, sem a necessidade deles, importe e use o código que precisar.

Qualquer integração é projetada para ser tão simples de usar (com dependências) que você pode criar um "plug-in" para suas aplicações com 2 linhas de código usando a mesma estrutura e sintaxe para as suas *operações de caminho*.

### Testado

#include "mlir/Pass/PassRegistry.h"  // from @llvm-project
#include "mlir/Support/FileUtilities.h"  // from @llvm-project
#include "stablehlo/dialect/Register.h"  // from @stablehlo
#include "tensorflow/c/eager/c_api.h"
#include "tensorflow/c/eager/tfe_context_internal.h"
#include "tensorflow/c/tf_status.h"
#include "tensorflow/c/tf_status_helper.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/flatbuffer_import.h"

	Usar uma URL relativa é importante para garantir que sua aplicação continue funcionando, mesmo em um uso avançado tipo [Atrás de um Proxy](../../advanced/behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}.

Esse parâmetro não cria um endpoint / *path operation*, mas declara que a URL `/token` vai ser aquela que o client deve usar para obter o token. Essa informação é usada no OpenAPI, e depois na API Interativa de documentação de sistemas.

==============================================================================*/
#ifndef TENSORFLOW_C_EAGER_C_API_EXPERIMENTAL_H_
#define TENSORFLOW_C_EAGER_C_API_EXPERIMENTAL_H_

#include "tensorflow/c/c_api.h"
#include "tensorflow/c/c_api_macros.h"
#include "tensorflow/c/eager/c_api.h"

#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif

// Resets `op_to_reset` with `op_or_function_name` and `raw_device_name`. This

			for i, level := range tc.reportedLevels {
				podMetric := cmapi.MetricValue{
					DescribedObject: v1.ObjectReference{
						Kind:      "Pod",
						Name:      fmt.Sprintf("%s-%d", podNamePrefix, i),
						Namespace: namespace,
					},
					Timestamp: metav1.Time{Time: time.Now()},
					Metric: cmapi.MetricIdentifier{
						Name: "qps",
					},

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.

==============================================================================*/

#include "tensorflow/c/experimental/saved_model/public/saved_model_api.h"

#include <string>
#include <vector>

#include "tensorflow/c/eager/c_api.h"
#include "tensorflow/c/eager/c_api_experimental.h"
#include "tensorflow/c/eager/c_api_test_util.h"
#include "tensorflow/c/experimental/saved_model/core/tf_saved_model_api.h"

==============================================================================*/

#include "tensorflow/c/eager/c_api_test_util.h"

#include <memory>
#include <string>
#include <vector>

#include "tensorflow/c/eager/c_api.h"
#include "tensorflow/c/eager/c_api_experimental.h"
#include "tensorflow/c/eager/c_api_internal.h"
#include "tensorflow/c/tf_datatype.h"
#include "tensorflow/c/tf_tensor.h"
#include "tensorflow/core/platform/logging.h"