### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden

Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter in der `.model_dump()`-Methode von Pydantic-Modellen sehr nützlich.

Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

!!! info
    In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

            tensor_shape {
            }
            float_val: 7
          }
        }
      }
    }
    ret {
      key: "constant"
      value: "X:output:0"
    }
    # This should be modeled as unit attribute
    attr {
      key: "_input_shapes"
      value {
      }
    }
  }
}
versions {
  producer: 85
  min_consumer: 12
}

#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/schema/schema_generated.h"

namespace mlir {
namespace lite {

// Sparsify the `input_model` and write the result to a flatbuffer `builder`.
absl::Status SparsifyModel(const tflite::ModelT& input_model,
                           flatbuffers::FlatBufferBuilder* builder);
}  // namespace lite
}  // namespace mlir

    }

    void setImportVocabTokenTypesDirectory(File importVocabTokenTypesDirectory) {
        this.importVocabTokenTypesDirectory = importVocabTokenTypesDirectory;
    }

    /**
     * Is the grammar file modeled by this plan out of considered out of date?
     *
     * @return True if the grammar generation is out of date (needs regen); false otherwise.
     */
    public boolean isOutOfDate() {
        return outOfDate;
    }

namespace mlir {
namespace {
std::optional<std::unique_ptr<tflite::ModelT>> InjectStatsToFullyConnected(
    llvm::StringRef buffer) {
  auto model_ptr = tflite::FlatBufferModel::VerifyAndBuildFromBuffer(
      buffer.data(), buffer.size());
  if (nullptr == model_ptr) {
    return std::nullopt;
  }
  std::unique_ptr<tflite::ModelT> model(model_ptr->GetModel()->UnPack());

  // FB-LABEL:     name: "arg0",

Das definiert die Metadaten der Haupt-Response einer *Pfadoperation*.

Sie können auch zusätzliche Responses mit deren Modellen, Statuscodes usw. deklarieren.

Es gibt hier in der Dokumentation ein ganzes Kapitel darüber, Sie können es unter [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} lesen.

## OpenAPI-Extra

    value {
      b: false
    }
  }
  attr {
    key: "variance_epsilon"
    value {
      f: 0.001
    }
  }
}
library {
}
# versions would be modeled as tf.versions attribute in main function
versions {
  producer: 8
  min_consumer: 7
  bad_consumers: 3
  bad_consumers: 4
  bad_consumers: 2
  bad_consumers: 9
}

     * <p>
     * Be aware that not all of the Gradle command line options are supported!
     * Only the build arguments that configure the build execution are supported.
     * They are modelled in the Gradle API via {@link org.gradle.StartParameter}.
     * Examples of supported build arguments: '--info', '-p'.
     * The command line instructions that are actually separate commands (like '-?' and '-v') are not supported.

Wenn Sie Ihre API sichern möchten, gibt es mehrere bessere Dinge, die Sie tun können, zum Beispiel:

* Stellen Sie sicher, dass Sie über gut definierte Pydantic-Modelle für Ihre Requestbodys und Responses verfügen.
* Konfigurieren Sie alle erforderlichen Berechtigungen und Rollen mithilfe von Abhängigkeiten.
* Speichern Sie niemals Klartext-Passwörter, sondern nur Passwort-Hashes.

// of inputs (either through get_concrete_function) or an input_signature.
// ConcreteFunction attempts to preserve the user-facing semantics of the
// tf.function python API and can take a limited set of types as arguments
// (to be modeled in tensorflow::Value), not just Tensors.
//
// SavedModelAPI's ConcreteFunctions' lifetimes are bound to the SavedModel they
// are loaded from, since they retain pointers to the TensorHandles owned by the