```JSON
{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}
```

## Yol İçeren Yol Parametreleri

Farz edelim ki elinizde `/files/{file_path}` isminde bir *yol operasyonu* var.

Fakat `file_path` değerinin `home/johndoe/myfile.txt` gibi bir *yol* barındırmasını istiyorsunuz.

Sonuç olarak, oluşturmak istediğin URL `/files/home/johndoe/myfile.txt` gibi bir şey olacaktır.

```JSON
{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}
```

## Path-параметри, що містять шляхи

Припустимо, у вас є *операція шляху* з маршрутом `/files/{file_path}`.

Але вам потрібно, щоб `file_path` містив *шлях*, наприклад `home/johndoe/myfile.txt`.

Отже, URL для цього файлу виглядатиме так: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.



### Підтримка OpenAPI

{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}
```

## Paramètres de chemin contenant des chemins

Disons que vous avez une *fonction de chemin* liée au chemin `/files/{file_path}`.

Mais que `file_path` lui-même doit contenir un *chemin*, comme `home/johndoe/myfile.txt` par exemple.

Donc, l'URL pour ce fichier pourrait être : `/files/home/johndoe/myfile.txt`.

### Support d'OpenAPI

クライアントは以下の様なJSONレスポンスを得ます:

```JSON
{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}
```

## パスを含んだパスパラメータ

パス `/files/{file_path}` となる *path operation* を持っているとしましょう。

ただし、 `home/johndoe/myfile.txt` のような*パス*を含んだ `file_path` が必要です。

したがって、URLは `/files/home/johndoe/myfile.txt` の様になります。

### OpenAPIサポート

OpenAPIはテストや定義が困難なシナリオにつながる可能性があるため、内部に*パス*を含む*パスパラメータ*の宣言をサポートしていません。

func (s *xlStorage) readMetadataWithDMTime(ctx context.Context, itemPath string) ([]byte, time.Time, error) {
	if contextCanceled(ctx) {
		return nil, time.Time{}, ctx.Err()
	}

	if err := checkPathLength(itemPath); err != nil {
		return nil, time.Time{}, err
	}

	f, err := OpenFile(itemPath, readMode, 0o666)
	if err != nil {
		return nil, time.Time{}, err
	}
	defer f.Close()

    can test it by passing that file's path to
    [tf_doctest.py](https://www.tensorflow.org/code/tensorflow/tools/docs/tf_doctest.py).
    For example:

    ```bash
    python tf_doctest.py --file=<file_path>
    ```

    This will run it using your installed version of TensorFlow. To be sure
    you're running the same code that you're testing:

        and `model.load_weights`. The checkpoint is also compatible with the
        checkpoint saved in the `variables/` folder in the SavedModel.
    *   When restoring, `save_path` can be a path to a SavedModel. The function
        will automatically find the checkpoint in the SavedModel.

### `tf.data`:

*   Adds new `tf.data.experimental.service.register_dataset` and