# Nasıl Yapılır - Tarifler

Burada çeşitli konular hakkında farklı tarifler veya "nasıl yapılır" kılavuzları yer alıyor.

Bu fikirlerin büyük bir kısmı aşağı yukarı **bağımsız** olacaktır, çoğu durumda bunları sadece **projenize** hitap ediyorsa incelemelisiniz.

Projeniz için ilginç ve yararlı görünen bir şey varsa devam edin ve inceleyin, aksi halde bunları atlayabilirsiniz.

/// tip | "İpucu"

};

namespace tracing {

// =============================================================================
// Implementation detail for the unified execution APIs for Eager and tracing
// backends (graph/MLIR).
//
// This defines a set of abstract classes that are intended to provide the
// functionality of the opaque C types exposed in the public APIs defined in the
// `c_api_unified_experimental.h` header.

    UnifiedCAPI, CppGradients,
    ::testing::Combine(::testing::Values("graphdef", "mlir"),
                       /*tfrt*/ ::testing::Values(false),
                       /*executing_eagerly*/ ::testing::Values(true, false)));
#else
INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(
    UnifiedCAPI, CppGradients,
    ::testing::Combine(::testing::Values("graphdef", "mlir"),
                       /*tfrt*/ ::testing::Values(false),

# WebSockets'i Test Etmek

WebSockets testi yapmak için `TestClient`'ı kullanabilirsiniz.

Bu işlem için, `TestClient`'ı bir `with` ifadesinde kullanarak WebSocket'e bağlanabilirsiniz:

```Python hl_lines="27-31"
{!../../docs_src/app_testing/tutorial002.py!}
```

/// note | "Not"

namespace tensorflow {

class FunctionRecord;

// A traced function: this hides the complexity of converting the serialized
// representation between various supported formats e.g. FunctionDef and Mlir
// function.
class AbstractFunction : public core::RefCounted {
 protected:
  enum AbstractFunctionKind { kGraph, kMlir };
  explicit AbstractFunction(AbstractFunctionKind kind) : kind_(kind) {}

 public:

```Python hl_lines="9"
{!> ../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py!}
```

////

/// note | "Teknik Detaylar"

`Cookie` sınıfı `Path` ve `Query` sınıflarının kardeşidir. Diğerleri gibi `Param` sınıfını miras alan bir sınıftır.

Ancak `fastapi`'dan projenize dahil ettiğiniz `Query`, `Path`, `Cookie` ve diğerleri aslında özel sınıflar döndüren birer fonksiyondur.

///

/// info | "Bilgi"

  # grep patterns for packages whose dependencies can be ignored
  cat > $BATS_TEST_TMPDIR/ignore_deps_for_these_packages <<EOF
//tensorflow/lite
//tensorflow/compiler/mlir/lite
//tensorflow/compiler/mlir/tfrt
//tensorflow/core/runtime_fallback
//tensorflow/core/tfrt
//tensorflow/python/kernel_tests/signal
//tensorflow/examples
//tensorflow/tools/android
//tensorflow/python/eager/benchmarks
EOF

ttrsFound"),b||f.filter("input[placeholder]").each(function(){this.__defaultValue=this.getAttribute("placeholder"),a(this).bind("focus",function(){this.value===this.__defaultValue&&(this.value="",a(this).removeClass("showing-placeholder"))}).bind("blur",function(){""===a.trim(this.value)&&(this.value=this.__defaultValue,a(this).addClass("showing-placeholder"))})})})};a.formUtils.$win.bind("validatorsLoaded formValidationSetup",function(b,c){c||(c=a("form")),e(c)}),a.formUtils.setupValidationUsin...

## `WSGIMiddleware` Kullanımı

`WSGIMiddleware`'ı projenize dahil edin.

Ardından WSGI (örneğin Flask) uygulamanızı middleware ile sarmalayın.

Son olarak da bir yol altında bağlama işlemini gerçekleştirin.

```Python hl_lines="2-3  23"
{!../../docs_src/wsgi/tutorial001.py!}
```

## Kontrol Edelim

        "//tensorflow/c/experimental/gradients:not_differentiable",
        "//tensorflow/c/experimental/gradients/tape:tape_context",
        "//tensorflow/c/experimental/ops",
        "//tensorflow/compiler/mlir/tensorflow/c:mlir_c_api_registration",
        "//tensorflow/core:lib",
        "//tensorflow/core:protos_all_cc",
        "//tensorflow/core:test",
        "//tensorflow/core:test_main",