def test_escrita_campo_alfa(self):
        # Testa que serao aceitos apenas unicode objects
        with self.assertRaises(errors.TipoError):
            self.header_arquivo.cedente_nome = 'tracy'

        # Testa que strings mais longas que obj.digitos nao serao aceitas
        with self.assertRaises(errors.NumDigitosExcedidoError):
            self.header_arquivo.cedente_convenio = '123456789012345678901'

        # Testa que o valor atribuido foi guardado no objeto
        self.header_arquivo.cedente_nome = 'tracy'
        self.assertEqual(self.header_arquivo.cedente_nome, 'tracy')
def gradient(self, idx, inputs):
        self.model.zero_grad()
        X = [x.requires_grad_() for x in inputs]
        outputs = self.model(*X)
        selected = [val for val in outputs[:, idx]]
        grads = []
        if self.interim:
            interim_inputs = self.layer.target_input
            for idx, input in enumerate(interim_inputs):
                grad = torch.autograd.grad(selected, input,
                                           retain_graph=True if idx + 1 < len(interim_inputs) else None,
                                           allow_unused=True)[0]
                if grad is not None:
                    grad = grad.cpu().numpy()
                else:
                    grad = torch.zeros_like(X[idx]).cpu().numpy()
                grads.append(grad)
            del self.layer.target_input
            return grads, [i.detach().cpu().numpy() for i in interim_inputs]
        else:
            for idx, x in enumerate(X):
                grad = torch.autograd.grad(selected, x,
                                           retain_graph=True if idx + 1 < len(X) else None,
                                           allow_unused=True)[0]
                if grad is not None:
                    grad = grad.cpu().numpy()
                else:
                    grad = torch.zeros_like(X[idx]).cpu().numpy()
                grads.append(grad)
            return grads