


import os
import pickle
import unittest

from transformers import AutoTokenizer
from transformers.models.bert.tokenization_bert import BertTokenizer
from transformers.models.bert_japanese.tokenization_bert_japanese import (
    VOCAB_FILES_NAMES,
    BertJapaneseTokenizer,
    CharacterTokenizer,
    JumanppTokenizer,
    MecabTokenizer,
    SudachiTokenizer,
    WordpieceTokenizer,
)
from transformers.testing_utils import custom_tokenizers, require_jumanpp, require_sudachi

from ...test_tokenization_common import TokenizerTesterMixin
@custom_tokenizers
class 		__magic_name__						(snake_case_   ,unittest.TestCase				):





     '''simple docstring'''



     __lowercase				:							List[str]	   =       BertJapaneseTokenizer
     __lowercase				:							Optional[Any]	   =       False
     __lowercase				:							List[Any]	   =       True

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:List[str]   ):
       super().setUp()

       snake_case__						= [
           '''[UNK]''',
           '''[CLS]''',
           '''[SEP]''',
           '''こんにちは''',
           '''こん''',
           '''にちは''',
           '''ばんは''',
           '''##こん''',
           '''##にちは''',
           '''##ばんは''',
           '''世界''',
           '''##世界''',
           '''、''',
           '''##、''',
           '''。''',
           '''##。''',
       ]

       snake_case__						= os.path.join(self.tmpdirname     ,		VOCAB_FILES_NAMES['''vocab_file''']   )
       with open(self.vocab_file     ,		'''w'''     ,		encoding='''utf-8'''   ) as vocab_writer:
         vocab_writer.write(''''''.join([x + '''\n''' for x in vocab_tokens]   )   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:int     ,		_a:Dict   ):
       snake_case__						= '''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''
       snake_case__						= '''こんにちは 、 世界 。 こんばんは 、 世界 。'''
       return input_text, output_text

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[Any]     ,		_a:Optional[int]   ):
       snake_case__				,				snake_case__						= self.get_input_output_texts(_a   )
       snake_case__						= tokenizer.encode(_a     ,		add_special_tokens=_a   )
       snake_case__						= tokenizer.decode(_a     ,		clean_up_tokenization_spaces=_a   )
       return text, ids

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Dict   ):
       pass  # TODO add if relevant

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:int   ):
       pass  # TODO add if relevant

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[Any]   ):
       pass  # TODO add if relevant

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:str   ):
       snake_case__						= self.tokenizer_class(self.vocab_file   )

       snake_case__						= tokenizer.tokenize('''こんにちは、世界。\nこんばんは、世界。'''   )
       self.assertListEqual(_a     ,		['''こんにちは''', '''、''', '''世界''', '''。''', '''こん''', '''##ばんは''', '''、''', '''世界''', '''。''']   )
       self.assertListEqual(tokenizer.convert_tokens_to_ids(_a   )     ,		[3, 12, 10, 14, 4, 9, 12, 10, 14]   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[int]   ):
       snake_case__						= self.tokenizer_class(self.vocab_file     ,		word_tokenizer_type='''mecab'''   )
       self.assertIsNotNone(_a   )

       snake_case__						= '''こんにちは、世界。\nこんばんは、世界。'''
       snake_case__						= tokenizer.tokenize(_a   )
       self.assertListEqual(_a     ,		['''こんにちは''', '''、''', '''世界''', '''。''', '''こん''', '''##ばんは''', '''、''', '''世界''', '''。''']   )
       self.assertListEqual(tokenizer.convert_tokens_to_ids(_a   )     ,		[3, 12, 10, 14, 4, 9, 12, 10, 14]   )

       snake_case__						= os.path.join(self.tmpdirname     ,		'''tokenizer.bin'''   )
       with open(_a     ,		'''wb'''   ) as handle:
         pickle.dump(_a     ,		_a   )

       with open(_a     ,		'''rb'''   ) as handle:
         snake_case__						= pickle.load(_a   )

       snake_case__						= tokenizer_new.tokenize(_a   )

       self.assertListEqual(_a     ,		_a   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Tuple   ):
       snake_case__						= MecabTokenizer(mecab_dic='''ipadic'''   )

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''アップルストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''。''']     ,		)

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[int]   ):
       try:
         snake_case__						= MecabTokenizer(mecab_dic='''unidic_lite'''   )
       except ModuleNotFoundError:
         return

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''。''']     ,		)

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[int]   ):
       try:
         snake_case__						= MecabTokenizer(mecab_dic='''unidic'''   )
       except ModuleNotFoundError:
         return

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''。''']     ,		)

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Tuple   ):
       snake_case__						= MecabTokenizer(do_lower_case=_a     ,		mecab_dic='''ipadic'''   )

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''アップルストア''', '''で''', '''iphone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''。''']     ,		)

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[Any]   ):
       try:
         snake_case__						= MecabTokenizer(
             do_lower_case=_a     ,		normalize_text=_a     ,		mecab_option='''-d /usr/local/lib/mecab/dic/jumandic'''   )
       except RuntimeError:
         # if dict doesn't exist in the system, previous code raises this error.
         return

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''ｱｯﾌﾟﾙストア''', '''で''', '''iPhone''', '''８''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れた''', '''\u3000''', '''。''']     ,		)

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:int   ):
       snake_case__						= MecabTokenizer(normalize_text=_a     ,		mecab_dic='''ipadic'''   )

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''ｱｯﾌﾟﾙストア''', '''で''', '''iPhone''', '''８''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''　''', '''。''']     ,		)

     @require_sudachi
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Tuple   ):
       snake_case__						= self.tokenizer_class(self.vocab_file     ,		word_tokenizer_type='''sudachi'''   )
       self.assertIsNotNone(_a   )

       snake_case__						= '''こんにちは、世界。\nこんばんは、世界。'''
       snake_case__						= tokenizer.tokenize(_a   )
       self.assertListEqual(_a     ,		['''こんにちは''', '''、''', '''世界''', '''。''', '''こん''', '''##ばんは''', '''、''', '''世界''', '''。''']   )
       self.assertListEqual(tokenizer.convert_tokens_to_ids(_a   )     ,		[3, 12, 10, 14, 4, 9, 12, 10, 14]   )

       snake_case__						= os.path.join(self.tmpdirname     ,		'''tokenizer.bin'''   )
       with open(_a     ,		'''wb'''   ) as handle:
         pickle.dump(_a     ,		_a   )

       with open(_a     ,		'''rb'''   ) as handle:
         snake_case__						= pickle.load(_a   )

       snake_case__						= tokenizer_new.tokenize(_a   )

       self.assertListEqual(_a     ,		_a   )

     @require_sudachi
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Dict   ):
       snake_case__						= SudachiTokenizer(sudachi_dict_type='''core'''   )

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		[''' ''', '''\t''', '''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', ''' ''', '''が''', ''' ''', ''' ''', '''\n ''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', ''' ''', '''。''', ''' ''', ''' ''']     ,		)

     @require_sudachi
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[Any]   ):
       snake_case__						= SudachiTokenizer(sudachi_dict_type='''core'''     ,		sudachi_split_mode='''A'''   )

       self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''外国人参政権'''   )     ,		['''外国''', '''人''', '''参政''', '''権''']   )

     @require_sudachi
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[Any]   ):
       snake_case__						= SudachiTokenizer(sudachi_dict_type='''core'''     ,		sudachi_split_mode='''B'''   )

       self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''外国人参政権'''   )     ,		['''外国人''', '''参政権''']   )

     @require_sudachi
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:List[Any]   ):
       snake_case__						= SudachiTokenizer(sudachi_dict_type='''core'''     ,		sudachi_split_mode='''C'''   )

       self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''外国人参政権'''   )     ,		['''外国人参政権''']   )

     @require_sudachi
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:List[Any]   ):
       snake_case__						= SudachiTokenizer(do_lower_case=_a     ,		sudachi_dict_type='''core'''   )

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		[''' ''', '''\t''', '''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iphone''', '''8''', ''' ''', '''が''', ''' ''', ''' ''', '''\n ''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', ''' ''', '''。''', ''' ''', ''' ''']     ,		)

     @require_sudachi
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:List[Any]   ):
       snake_case__						= SudachiTokenizer(normalize_text=_a     ,		sudachi_dict_type='''core'''   )

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		[''' ''', '''\t''', '''ｱｯﾌﾟﾙ''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''８''', ''' ''', '''が''', ''' ''', ''' ''', '''\n ''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''\u3000''', '''。''', ''' ''', ''' ''']     ,		)

     @require_sudachi
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[int]   ):
       snake_case__						= SudachiTokenizer(trim_whitespace=_a     ,		sudachi_dict_type='''core'''   )

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''。''']     ,		)

     @require_jumanpp
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:str   ):
       snake_case__						= self.tokenizer_class(self.vocab_file     ,		word_tokenizer_type='''jumanpp'''   )
       self.assertIsNotNone(_a   )

       snake_case__						= '''こんにちは、世界。\nこんばんは、世界。'''
       snake_case__						= tokenizer.tokenize(_a   )
       self.assertListEqual(_a     ,		['''こんにちは''', '''、''', '''世界''', '''。''', '''こん''', '''##ばんは''', '''、''', '''世界''', '''。''']   )
       self.assertListEqual(tokenizer.convert_tokens_to_ids(_a   )     ,		[3, 12, 10, 14, 4, 9, 12, 10, 14]   )

       snake_case__						= os.path.join(self.tmpdirname     ,		'''tokenizer.bin'''   )
       with open(_a     ,		'''wb'''   ) as handle:
         pickle.dump(_a     ,		_a   )

       with open(_a     ,		'''rb'''   ) as handle:
         snake_case__						= pickle.load(_a   )

       snake_case__						= tokenizer_new.tokenize(_a   )

       self.assertListEqual(_a     ,		_a   )

     @require_jumanpp
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[int]   ):
       snake_case__						= JumanppTokenizer()

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''\u3000''', '''が''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''発売''', '''さ''', '''れた''', '''\u3000''', '''。''']     ,		)

     @require_jumanpp
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Dict   ):
       snake_case__						= JumanppTokenizer(do_lower_case=_a   )

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iphone''', '''8''', '''\u3000''', '''が''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''発売''', '''さ''', '''れた''', '''\u3000''', '''。''']     ,		)

     @require_jumanpp
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:str   ):
       snake_case__						= JumanppTokenizer(normalize_text=_a   )

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''ｱ''', '''ｯ''', '''ﾌ''', '''ﾟ''', '''ﾙ''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''８''', '''\u3000''', '''が''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''発売''', '''さ''', '''れた''', '''\u3000''', '''。''']     ,		)

     @require_jumanpp
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Tuple   ):
       snake_case__						= JumanppTokenizer(trim_whitespace=_a   )

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )     ,		['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れた''', '''。''']     ,		)

     @require_jumanpp
     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:List[Any]   ):
       snake_case__						= JumanppTokenizer()

       self.assertListEqual(
           tokenizer.tokenize('''ありがとうございますm(_ _)ｍ見つけるのが大変です。'''   )     ,		['''ありがとう''', '''ございます''', '''m(_ _)m''', '''見つける''', '''の''', '''が''', '''大変です''', '''。''']     ,		)

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Dict   ):
       snake_case__						= ['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こんにちは''', '''こん''', '''にちは''', '''ばんは''', '''##こん''', '''##にちは''', '''##ばんは''']

       snake_case__						= {}
       for i, token in enumerate(_a   ):
         snake_case__						= i
       snake_case__						= WordpieceTokenizer(vocab=_a     ,		unk_token='''[UNK]'''   )

       self.assertListEqual(tokenizer.tokenize(''''''   )     ,		[]   )

       self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''こんにちは'''   )     ,		['''こんにちは''']   )

       self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''こんばんは'''   )     ,		['''こん''', '''##ばんは''']   )

       self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''こんばんは こんばんにちは こんにちは'''   )     ,		['''こん''', '''##ばんは''', '''[UNK]''', '''こんにちは''']   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:str   ):
       snake_case__						= BertJapaneseTokenizer.from_pretrained('''nlp-waseda/roberta-base-japanese-with-auto-jumanpp'''   )
       snake_case__						= tokenizer.subword_tokenizer

       snake_case__						= subword_tokenizer.tokenize('''国境 の 長い トンネル を 抜ける と 雪国 であった 。'''   )
       self.assertListEqual(_a     ,		['''▁国境''', '''▁の''', '''▁長い''', '''▁トンネル''', '''▁を''', '''▁抜ける''', '''▁と''', '''▁雪''', '''国''', '''▁であった''', '''▁。''']   )

       snake_case__						= subword_tokenizer.tokenize('''こんばんは こんばん にち は こんにちは'''   )
       self.assertListEqual(_a     ,		['''▁こん''', '''ばん''', '''は''', '''▁こん''', '''ばん''', '''▁に''', '''ち''', '''▁は''', '''▁こんにちは''']   )







     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Any   ):
       snake_case__						= self.tokenizer_class.from_pretrained('''cl-tohoku/bert-base-japanese'''   )

       snake_case__						= tokenizer.encode('''ありがとう。'''     ,		add_special_tokens=_a   )
       snake_case__						= tokenizer.encode('''どういたしまして。'''     ,		add_special_tokens=_a   )

       snake_case__						= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(_a   )
       snake_case__						= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(_a     ,		_a   )

       # 2 is for "[CLS]", 3 is for "[SEP]"
       assert encoded_sentence == [2] + text + [3]
       assert encoded_pair == [2] + text + [3] + text_a + [3]




@custom_tokenizers
class 		__magic_name__						(snake_case_   ,unittest.TestCase				):





     '''simple docstring'''



     __lowercase				:							Dict	   =       BertJapaneseTokenizer
     __lowercase				:							List[str]	   =       False

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[Any]   ):
       super().setUp()

       snake_case__						= ['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''', '''ば''', '''世''', '''界''', '''、''', '''。''']

       snake_case__						= os.path.join(self.tmpdirname     ,		VOCAB_FILES_NAMES['''vocab_file''']   )
       with open(self.vocab_file     ,		'''w'''     ,		encoding='''utf-8'''   ) as vocab_writer:
         vocab_writer.write(''''''.join([x + '''\n''' for x in vocab_tokens]   )   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:List[str]     ,		**_a:Tuple   ):
       return BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(self.tmpdirname     ,		subword_tokenizer_type='''character'''     ,		**_a   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Any     ,		_a:Optional[Any]   ):
       snake_case__						= '''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''
       snake_case__						= '''こ ん に ち は 、 世 界 。 こ ん ば ん は 、 世 界 。'''
       return input_text, output_text

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Any   ):
       pass  # TODO add if relevant

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:List[str]   ):
       pass  # TODO add if relevant

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:str   ):
       pass  # TODO add if relevant

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:List[Any]   ):
       snake_case__						= self.tokenizer_class(self.vocab_file     ,		subword_tokenizer_type='''character'''   )

       snake_case__						= tokenizer.tokenize('''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''   )
       self.assertListEqual(
           _a     ,		['''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''', '''、''', '''世''', '''界''', '''。''', '''こ''', '''ん''', '''ば''', '''ん''', '''は''', '''、''', '''世''', '''界''', '''。''']   )
       self.assertListEqual(
           tokenizer.convert_tokens_to_ids(_a   )     ,		[3, 4, 5, 6, 7, 11, 9, 10, 12, 3, 4, 8, 4, 7, 11, 9, 10, 12]   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:int   ):
       snake_case__						= ['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''', '''ば''', '''世''', '''界''', '''、''', '''。''']

       snake_case__						= {}
       for i, token in enumerate(_a   ):
         snake_case__						= i
       snake_case__						= CharacterTokenizer(vocab=_a     ,		unk_token='''[UNK]'''   )

       self.assertListEqual(tokenizer.tokenize(''''''   )     ,		[]   )

       self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''こんにちは'''   )     ,		['''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''']   )

       self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''こんにちほ'''   )     ,		['''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''[UNK]''']   )







     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:str   ):
       snake_case__						= self.tokenizer_class.from_pretrained('''cl-tohoku/bert-base-japanese-char'''   )

       snake_case__						= tokenizer.encode('''ありがとう。'''     ,		add_special_tokens=_a   )
       snake_case__						= tokenizer.encode('''どういたしまして。'''     ,		add_special_tokens=_a   )

       snake_case__						= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(_a   )
       snake_case__						= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(_a     ,		_a   )

       # 2 is for "[CLS]", 3 is for "[SEP]"
       assert encoded_sentence == [2] + text + [3]
       assert encoded_pair == [2] + text + [3] + text_a + [3]




@custom_tokenizers
class 		__magic_name__						(unittest.TestCase				):





     '''simple docstring'''



     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:int   ):
       snake_case__						= '''cl-tohoku/bert-base-japanese'''
       snake_case__						= AutoTokenizer.from_pretrained(_a   )
       self.assertIsInstance(_a     ,		_a   )




class 		__magic_name__						(unittest.TestCase				):





     '''simple docstring'''



     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:List[str]   ):
       snake_case__						= '''cl-tohoku/bert-base-japanese'''
       with self.assertLogs('''transformers'''     ,		level='''WARNING'''   ) as cm:
         BertTokenizer.from_pretrained(_a   )
         self.assertTrue(
             cm.records[0].message.startswith(
                 '''The tokenizer class you load from this checkpoint is not the same type as the class this function'''
                 ''' is called from.'''   )   )
       snake_case__						= '''bert-base-cased'''
       with self.assertLogs('''transformers'''     ,		level='''WARNING'''   ) as cm:
         BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(_a   )
         self.assertTrue(
             cm.records[0].message.startswith(
                 '''The tokenizer class you load from this checkpoint is not the same type as the class this function'''
                 ''' is called from.'''   )   )





import torch

from diffusers import CMStochasticIterativeScheduler

from .test_schedulers import SchedulerCommonTest
class 		__magic_name__						(snake_case_				):





     '''simple docstring'''



     __lowercase				:							str	   =       (CMStochasticIterativeScheduler,)
     __lowercase				:							List[str]	   =       10

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:int     ,		**_a:Optional[int]   ):
       snake_case__						= {
           '''num_train_timesteps''': 2_01,
           '''sigma_min''': 0.002,
           '''sigma_max''': 80.0,
       }

       config.update(**_a   )
       return config

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Optional[int]   ):
       snake_case__						= 10

       snake_case__						= self.get_scheduler_config()
       snake_case__						= self.scheduler_classes[0](**_a   )

       scheduler.set_timesteps(_a   )

       snake_case__						= scheduler.timesteps[0]
       snake_case__						= scheduler.timesteps[1]

       snake_case__						= self.dummy_sample
       snake_case__						= 0.1 * sample

       snake_case__						= scheduler.step(_a     ,		_a     ,		_a   ).prev_sample
       snake_case__						= scheduler.step(_a     ,		_a     ,		_a   ).prev_sample

       self.assertEqual(output_a.shape     ,		sample.shape   )
       self.assertEqual(output_a.shape     ,		output_a.shape   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Any   ):
       for timesteps in [10, 50, 1_00, 10_00]:
         self.check_over_configs(num_train_timesteps=_a   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:List[str]   ):
       for clip_denoised in [True, False]:
         self.check_over_configs(clip_denoised=_a   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:int   ):
       snake_case__						= self.scheduler_classes[0]
       snake_case__						= self.get_scheduler_config()
       snake_case__						= scheduler_class(**_a   )

       snake_case__						= 1
       scheduler.set_timesteps(_a   )
       snake_case__						= scheduler.timesteps

       snake_case__						= torch.manual_seed(0   )

       snake_case__						= self.dummy_model()
       snake_case__						= self.dummy_sample_deter * scheduler.init_noise_sigma

       for i, t in enumerate(_a   ):
         # 1. scale model input
         snake_case__						= scheduler.scale_model_input(_a     ,		_a   )

         # 2. predict noise residual
         snake_case__						= model(_a     ,		_a   )

         # 3. predict previous sample x_t-1
         snake_case__						= scheduler.step(_a     ,		_a     ,		_a     ,		generator=_a   ).prev_sample

         snake_case__						= pred_prev_sample

       snake_case__						= torch.sum(torch.abs(_a   )   )
       snake_case__						= torch.mean(torch.abs(_a   )   )

       assert abs(result_sum.item() - 192.7614   ) < 1e-2
       assert abs(result_mean.item() - 0.2510   ) < 1e-3

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Tuple   ):
       snake_case__						= self.scheduler_classes[0]
       snake_case__						= self.get_scheduler_config()
       snake_case__						= scheduler_class(**_a   )

       snake_case__						= [1_06, 0]
       scheduler.set_timesteps(timesteps=_a   )
       snake_case__						= scheduler.timesteps

       snake_case__						= torch.manual_seed(0   )

       snake_case__						= self.dummy_model()
       snake_case__						= self.dummy_sample_deter * scheduler.init_noise_sigma

       for t in timesteps:
         # 1. scale model input
         snake_case__						= scheduler.scale_model_input(_a     ,		_a   )

         # 2. predict noise residual
         snake_case__						= model(_a     ,		_a   )

         # 3. predict previous sample x_t-1
         snake_case__						= scheduler.step(_a     ,		_a     ,		_a     ,		generator=_a   ).prev_sample

         snake_case__						= pred_prev_sample

       snake_case__						= torch.sum(torch.abs(_a   )   )
       snake_case__						= torch.mean(torch.abs(_a   )   )

       assert abs(result_sum.item() - 347.6357   ) < 1e-2
       assert abs(result_mean.item() - 0.4527   ) < 1e-3

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Any   ):
       snake_case__						= self.scheduler_classes[0]
       snake_case__						= self.get_scheduler_config()
       snake_case__						= scheduler_class(**_a   )

       snake_case__						= [39, 30, 12, 15, 0]

       with self.assertRaises(_a     ,		msg='''`timesteps` must be in descending order.'''   ):
         scheduler.set_timesteps(timesteps=_a   )

     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Any   ):
       snake_case__						= self.scheduler_classes[0]
       snake_case__						= self.get_scheduler_config()
       snake_case__						= scheduler_class(**_a   )

       snake_case__						= [39, 30, 12, 1, 0]
       snake_case__						= len(_a   )

       with self.assertRaises(_a     ,		msg='''Can only pass one of `num_inference_steps` or `timesteps`.'''   ):
         scheduler.set_timesteps(num_inference_steps=_a     ,		timesteps=_a   )







     def 	SCREAMING_SNAKE_CASE__						(					self:Tuple   ):
       snake_case__						= self.scheduler_classes[0]
       snake_case__						= self.get_scheduler_config()
       snake_case__						= scheduler_class(**_a   )

       snake_case__						= [scheduler.config.num_train_timesteps]

       with self.assertRaises(
           _a     ,		msg='''`timesteps` must start before `self.config.train_timesteps`: {scheduler.config.num_train_timesteps}}'''     ,		):
         scheduler.set_timesteps(timesteps=_a   )

