def test_escrita_campo_num_decimal(self):
        # aceitar somente tipo Decimal
        with self.assertRaises(errors.TipoError):
            self.seg_p.valor_titulo = 10.0
        with self.assertRaises(errors.TipoError):
            self.seg_p.valor_titulo = ''

        # Testa se as casas decimais estao sendo verificadas
        with self.assertRaises(errors.NumDecimaisError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('100.2')
        with self.assertRaises(errors.NumDecimaisError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('1001')
        with self.assertRaises(errors.NumDecimaisError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('1.000')

        # verifica se o numero de digitos esta sendo verificado
        with self.assertRaises(errors.NumDigitosExcedidoError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('10000000008100.21')

        # armazemamento correto de um decimal
        self.seg_p.valor_titulo = Decimal('2.13')
        self.assertEqual(self.seg_p.valor_titulo, Decimal('2.13'))
def testWrapperWeights(self, wrapper):
    """Tests that wrapper weights contain wrapped cells weights."""
    base_cell = layers.SimpleRNNCell(1, name="basic_rnn_cell")
    rnn_cell = wrapper(base_cell)
    rnn_layer = layers.RNN(rnn_cell)
    inputs = ops.convert_to_tensor_v2_with_dispatch([[[1]]],
                                                    dtype=dtypes.float32)
    rnn_layer(inputs)

    wrapper_name = generic_utils.to_snake_case(wrapper.__name__)
    expected_weights = ["rnn/" + wrapper_name + "/" + var for var in
                        ("kernel:0", "recurrent_kernel:0", "bias:0")]
    self.assertLen(rnn_cell.weights, 3)
    self.assertCountEqual([v.name for v in rnn_cell.weights], expected_weights)
    self.assertCountEqual([v.name for v in rnn_cell.trainable_variables],
                          expected_weights)
    self.assertCountEqual([v.name for v in rnn_cell.non_trainable_variables],
                          [])
    self.assertCountEqual([v.name for v in rnn_cell.cell.weights],
                          expected_weights)