} else {
        const auto num_dims = tensor_shape.dim_size();
        std::unique_ptr<int64_t[]> dims(new int64_t[num_dims]);
        for (int i = 0; i < num_dims; ++i) {
          dims[i] = tensor_shape.dim(i).size();
        }
        TFE_OpSetAttrShape(op, attr_name, dims.get(), num_dims, status);
      }
    } break;
    case tensorflow::AttrValue::kFunc: {

# Lernen

Hier finden Sie die einführenden Kapitel und Tutorials zum Erlernen von **FastAPI**.

### OAuth 1

Havia um OAuth 1, que é bem diferente do OAuth2, e mais complexo, isso incluía diretamente as especificações de como criptografar a comunicação.

Não é muito popular ou usado nos dias atuais.

OAuth2 não especifica como criptografar a comunicação, ele espera que você tenha sua aplicação em um servidor HTTPS.

/// tip | "Dica"

  const int num_dims = 2;
  int64_t* dims = new int64_t[num_dims];
  int64_t num_elements = 1;
  dims[0] = batch_size;
  dims[1] = 1;
  for (int64_t i = 0; i < num_dims; ++i) {
    num_elements *= dims[i];
  }
  TF_Tensor* t = TF_AllocateTensor(TF_STRING, dims, num_dims,
                                   sizeof(TF_TString) * num_elements);
  delete[] dims;

#                                                                                    Core
#                                                                                   ======
# The mode of Lasta Di's smart-deploy, should be cool in production (e.g. hot, cool, warm)
lasta_di.smart.deploy.mode = warm

# Is development environment here? (used for various purpose, you should set false if unknown)
development.here = true

* `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel.
* `description`: Eine lange Beschreibung, die Markdown-Text enthalten kann.
* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.
* `externalValue`: Alternative zu `value`, eine URL, die auf das Beispiel verweist. Allerdings wird dies möglicherweise nicht von so vielen Tools unterstützt wie `value`.

Sie können es so verwenden:

//// tab | Python 3.10+

/// info

Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

///

## Datenklassen als `response_model`

Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:

// If the number of dimensions is unknown, `num_dims` must be set to
// -1 and `dims` can be null.  If a dimension is unknown, the
// corresponding entry in the `dims` array must be -1.
TF_CAPI_EXPORT extern void TFE_OpSetAttrShape(TFE_Op* op, const char* attr_name,
                                              const int64_t* dims,
                                              const int num_dims,

      PartialTensorShape component_shape;
      TF_RETURN_IF_ERROR(unwrap(component.get())->Shape(&component_shape));
      if (combined_shape.dims() < 0 ||
          combined_shape.dims() != component_shape.dims()) {
        PartialTensorShape first_shape;
        TF_RETURN_IF_ERROR(unwrap(tensors_[0].get())->Shape(&first_shape));
        return errors::Unimplemented(absl::StrCat(

#                                                                                    Core
#                                                                                   ======
# The mode of Lasta Di's smart-deploy, should be cool in production (e.g. hot, cool, warm)
lasta_di.smart.deploy.mode = warm

# Is development environment here? (used for various purpose, you should set false if unknown)
development.here = false