Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo { #define-a-submodel }

Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### Use o sub-modelo como um tipo { #use-the-submodel-as-a-type }

E então podemos usá-lo como o tipo de um atributo:

Tout cela, de manière arbitrairement imbriquée.

### Définir un sous-modèle { #define-a-submodel }

Par exemple, nous pouvons définir un modèle `Image` :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### Utiliser le sous-modèle comme type { #use-the-submodel-as-a-type }

Nous pouvons ensuite l'utiliser comme type d'un attribut :

Усе це, вкладене без обмежень.

### Визначення підмоделі { #define-a-submodel }

Наприклад, ми можемо визначити модель `Image`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### Використання підмоделі як типу { #use-the-submodel-as-a-type }

А потім ми можемо використовувати її як тип атрибута:

Всё это может быть произвольно вложенным.

### Определение подмодели { #define-a-submodel }

Например, мы можем определить модель `Image`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### Использование подмодели как типа { #use-the-submodel-as-a-type }

Также мы можем использовать эту модель как тип атрибута:

      for (Range<Integer> range2 : RANGES) {
        for (Range<Integer> range3 : RANGES) {
          Map<Integer, Integer> model = new HashMap<>();
          putModel(model, range1, 1);
          putModel(model, range2, 2);
          putModel(model, range3, 3);
          RangeMap<Integer, Integer> test = TreeRangeMap.create();
          test.put(range1, 1);
          test.put(range2, 2);
          test.put(range3, 3);

* Das Gleiche gilt für `app/routers/users.py`, es ist ein weiteres Submodul: `app.routers.users`.
* Es gibt auch ein Unterverzeichnis `app/internal/` mit einer weiteren Datei `__init__.py`, es handelt sich also um ein weiteres „Python-Subpackage“: `app.internal`.
* Und die Datei `app/internal/admin.py` ist ein weiteres Submodul: `app.internal.admin`.

  return ops::MatMul(ctx, inputs[0], inputs[1], &outputs[0],
                     /*transpose_a=*/false,
                     /*transpose_b=*/false, "MatMul");
}

absl::Status MulModel(AbstractContext* ctx,
                      absl::Span<AbstractTensorHandle* const> inputs,
                      absl::Span<AbstractTensorHandle*> outputs) {
  return ops::Mul(ctx, inputs[0], inputs[1], &outputs[0], "Mul");
}

                            absl::Span<AbstractTensorHandle*> outputs,
                            bool use_function) {
  AbstractTensorHandle* model_outputs[1];

  // Run the model.
  TF_RETURN_IF_ERROR(
      RunModel(forward, ctx, inputs, model_outputs, use_function));
  AbstractTensorHandlePtr model_out(model_outputs[0]);

  TF_Tensor* model_out_tensor;
  TF_RETURN_IF_ERROR(GetValue(model_out.get(), &model_out_tensor));

    ASSERT_EQ(errors::OK, s.code()) << s.message();
    x.reset(x_raw);
  }

  std::vector<AbstractTensorHandle*> outputs(1);
  absl::Status s = RunModel(RecordOperationWithNullGradientFunctionModel,
                            ctx.get(), {x.get()}, absl::MakeSpan(outputs),
                            /*use_function=*/!std::get<2>(GetParam()));

        * When a `response_model` is declared, the same `response_model` type declaration won't be used as is, it will be "cloned" to create an new one (a cloned Pydantic `Field` with all the submodels cloned as well).