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 batch_norm(inputs, training, data_format, name=''):
  """Performs a batch normalization using a standard set of parameters."""
  # We set fused=True for a significant performance boost. See
  # https://www.tensorflow.org/performance/performance_guide#common_fused_ops
  return tf.compat.v1.layers.batch_normalization(
      inputs=inputs,
      axis=1 if data_format == 'channels_first' else 3,
      momentum=_BATCH_NORM_DECAY,
      epsilon=_BATCH_NORM_EPSILON,
      center=True,
      scale=True,
      training=training,
      fused=True,
      name=name)