and is easier to customize. We provide Adam, SGD, Adadelta, AdaGrad and
        RMSprop optimizers based on
        `tf.keras.optimizers.experimental.Optimizer`. Generally the new
        optimizers work in the same way as the old ones, but support new
        constructor arguments. In the future, the symbols
        `tf.keras.optimizers.Optimizer`/`Adam`/etc will point to the new

      shape.dims = nullptr;
      continue;
    }
    shape.dims = new int64_t[shape.num_dims];
    for (size_t j = 0; j < shape.num_dims; ++j) {
      shape.dims[j] = c.Value(c.Dim(shape_handle, j));
    }
  }
  if (output_shapes != nullptr) *output_shapes = output_shapes_result;

  // TODO(bgogul): Set output_resource_shapes_and_types.
}

        assertTrue(loadControlFilter.isExcludedPath("/img/logo.png"));
        assertTrue(loadControlFilter.isExcludedPath("/img/bg.jpg"));
        assertTrue(loadControlFilter.isExcludedPath("/img/anim.gif"));
        assertTrue(loadControlFilter.isExcludedPath("/favicon.ico"));
        assertTrue(loadControlFilter.isExcludedPath("/img/logo.svg"));
        assertTrue(loadControlFilter.isExcludedPath("/fonts/f.woff"));

Parametrenin adının `item-query` olmasını istediğinizi düşünün.

Örneğin:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```

Ancak `item-query` geçerli bir Python değişken adı değildir.

En yakın seçenek `item_query` olur.

Ama sizin hâlâ tam olarak `item-query` olmasına ihtiyacınız var...

O zaman bir `alias` tanımlayabilirsiniz; bu alias, parametre değerini bulmak için kullanılacaktır:

    return;
  }

  // Rank is greater than 0, so fill in the values, if known, and
  // -1 for unknown values.
  for (int i = 0; i < num_dims; ++i) {
    auto dim = ic->Dim(shape, i);
    int64_t value = -1;
    if (ic->ValueKnown(dim)) {
      value = ic->Value(dim);
    }
    dims[i] = value;
  }
}

// TF_OperationDescription functions ------------------------------------------

extern "C" {

#undef EXPECT_TF_META

TEST(CAPI, TestTensorAligned) {
  int64_t dim = 7;
  size_t tensor_size_bytes = dim * TF_DataTypeSize(TF_FLOAT);
  TF_Tensor* a = TF_AllocateTensor(
      /*dtype=*/TF_FLOAT, /*dims=*/&dim, /*num_dims=*/1,
      /*len=*/tensor_size_bytes);
  float* data = reinterpret_cast<float*>(TF_TensorData(a));
  for (int i = 0; i < dim; ++i) {
    data[i] = 0;
  }
  if (TF_TensorDefaultAlignment() > 0) {

`APIRouter`’ı "mini bir `FastAPI`" class’ı gibi düşünebilirsiniz.

Aynı seçeneklerin hepsi desteklenir.

Aynı `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, vb.

/// tip | İpucu

Bu örnekte değişkenin adı `router`. Ancak istediğiniz gibi adlandırabilirsiniz.

///

Bu `APIRouter`’ı ana `FastAPI` uygulamasına ekleyeceğiz; ama önce dependency’lere ve bir diğer `APIRouter`’a bakalım.

## Dependencies { #dependencies }

Sonra tezgâha 🔀 gidip artık bitmiş olan ilk göreve ⏯ dönüyor, burgerleri alıyor, teşekkür ediyor ve masaya getiriyorsun. Tezgâhla etkileşimin bu adımı / görevi böylece bitiyor ⏹. Bu da yeni bir görev olan "burgerleri yemek" 🔀 ⏯ görevini oluşturuyor, ama "burgerleri almak" görevi tamamlandı ⏹.

### Paralel Burgerler { #parallel-burgers }

#
# This setting is currently experimental. The 'v2' implementation does _not_
# correspond to a particular, finalized design; rather, it relates to
# developing one.
#
# The current aim of the 'v2' implementation is to allow 'unused' ops and
# kernels to be discarded by the linker (to the benefit of binary size).
bool_flag(
    name = "enable_registration_v2",
    build_setting_default = False,

t)&&a(r[t]);for(t=n.length;t--;)n[t].elem!==this||null!=i&&n[t].queue!==i||(n[t].anim.stop(o),e=!1,n.splice(t,1));!e&&o||ce.dequeue(this,i)})},finish:function(a){return!1!==a&&(a=a||"fx"),this.each(function(){var e,t=_.get(this),n=t[a+"queue"],r=t[a+"queueHooks"],i=ce.timers,o=n?n.length:0;for(t.finish=!0,ce.queue(this,a,[]),r&&r.stop&&r.stop.call(this,!0),e=i.length;e--;)i[e].elem===this&&i[e].queue===a&&(i[e].anim.stop(!0),i.splice(e,1));for(e=0;e<o;e++)n[e]&&n[e].finish&&n[e].finish.call(this);delete...