}
TF_AbstractTensor* TF_OutputListGet(TF_OutputList* o, int i) {
  return wrap(unwrap(o)->outputs[i]);
}
void TF_OutputListPushBack(TF_OutputList* o, TF_AbstractTensor* tensor,
                           TF_Status* s) {
  unwrap(o)->outputs.push_back(unwrap(tensor));
}

void TF_AbstractOpSetOpType(TF_AbstractOp* op, const char* const op_type,
                            TF_Status* s) {
  tsl::Set_TF_Status_from_Status(

### Incluir a documentação personalizada

Agora você pode criar as *operações de rota* para a documentação personalizada.

Você pode reutilizar as funções internas do FastAPI para criar as páginas HTML para a documentação e passar os argumentos necessários:

* `openapi_url`: a URL onde a página HTML para a documentação pode obter o esquema OpenAPI para a sua API. Você pode usar aqui o atributo `app.openapi_url`.
* `title`: o título da sua API.

    op_->node_builder.Attr(attr_name, func_name);
    return absl::OkStatus();
  }
  absl::Status SetAttrTensor(const char* attr_name,
                             AbstractTensorInterface* tensor) override {
    return tensorflow::errors::Unimplemented(
        "SetAttrTensor has not been implemented yet.");
  }
  absl::Status SetAttrStringList(const char* attr_name,

<img src="/img/tutorial/sub-applications/image02.png">

Se você tentar interagir com qualquer uma das duas interfaces de usuário, elas funcionarão corretamente, porque o navegador será capaz de se comunicar com cada aplicação ou sub-aplicação específica.

### Detalhes Técnicos: `root_path`

  virtual ImmediateExecutionContext* GetContext() const = 0;

  // Following two methods are used to support custom device.
  // Return true if the inputs contain custom device tensor handle. It means
  // that the argument need to be handled by a custom device.
  virtual bool HasCustomDeviceInput() const = 0;

  virtual const tensorflow::OpDef* OpDef() const = 0;

```

////

## Declare parâmetros de `Header`

Então declare os paramêtros de cabeçalho usando a mesma estrutura que em `Path`, `Query` e `Cookie`.

O primeiro valor é o valor padrão, você pode passar todas as validações adicionais ou parâmetros de anotação:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="7"
{!> ../../docs_src/header_params/tutorial001_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

do
don
dtí
dá
dár
dó
faoi
faoin
faoina
faoinár
fara
fiche
gach
gan
go
gur
haon
hocht
i
iad
idir
in
ina
ins
inár
is
le
leis
lena
lenár
m'
mar
mo
mé
na
nach
naoi
naonúr
ná
ní
níor
nó
nócha
ocht
ochtar
os
roimh
sa
seacht
seachtar
seachtó
seasca
seisear
siad
sibh
sinn
sna

                                           size_t length) = 0;
  virtual absl::Status SetAttrTensor(const char* attr_name,
                                     AbstractTensorInterface* tensor) = 0;
  virtual absl::Status SetAttrStringList(const char* attr_name,
                                         const void* const* values,
                                         const size_t* lengths,

/// info | "Informação"

Perceba que nós estamos declarando apenas uma dependência na *função de operação de rota*, em `query_or_cookie_extractor`.

Mas o **FastAPI** saberá que precisa solucionar `query_extractor` primeiro, para passar o resultado para `query_or_cookie_extractor` enquanto chama a função.

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

class TracingContext : public AbstractContext {
 protected:
  explicit TracingContext(AbstractContextKind kind) : AbstractContext(kind) {}

 public:
  // Add a function parameter and return the corresponding tensor.
  virtual absl::Status AddParameter(DataType dtype,
                                    const PartialTensorShape& shape,
                                    TracingTensorHandle**) = 0;