




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 __snake_case			(			a ,  unittest.TestCase		):
   UpperCAmelCase__  :    Optional[Any]          =  BertJapaneseTokenizer
   UpperCAmelCase__  :    str          =  False
   UpperCAmelCase__  :    int          =  True







   def lowerCamelCase						(      self		:						Tuple):

        """simple docstring"""


        super().setUp()

        UpperCAmelCase_          =							[
            '''[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''',
            '''、''',
            '''##、''',
            '''。''',
            '''##。''',
        ]

        UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						Optional[int]					,						_snake_case		:						Union[str, Any]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							'''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''
        UpperCAmelCase_          =							'''こんにちは 、 世界 。 こんばんは 、 世界 。'''
        return input_text, output_text







   def lowerCamelCase						(      self		:						Union[str, Any]					,						_snake_case		:						List[str]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_     ,       UpperCAmelCase_          =							self.get_input_output_texts(_snake_case)
        UpperCAmelCase_          =							tokenizer.encode(_snake_case					,						add_special_tokens=_snake_case)
        UpperCAmelCase_          =							tokenizer.decode(_snake_case					,						clean_up_tokenization_spaces=_snake_case)
        return text, ids







   def lowerCamelCase						(      self		:						Dict):

        """simple docstring"""


        pass  # TODO add if relevant







   def lowerCamelCase						(      self		:						Optional[int]):

        """simple docstring"""


        pass  # TODO add if relevant







   def lowerCamelCase						(      self		:						List[str]):

        """simple docstring"""


        pass  # TODO add if relevant







   def lowerCamelCase						(      self		:						Optional[Any]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							self.tokenizer_class(self.vocab_file)

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







   def lowerCamelCase						(      self		:						Optional[Any]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							self.tokenizer_class(self.vocab_file					,						word_tokenizer_type='''mecab''')
        self.assertIsNotNone(_snake_case)

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

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

        with open(_snake_case					,						'''rb''') as handle:
             UpperCAmelCase_          =							pickle.load(_snake_case)

        UpperCAmelCase_          =							tokenizer_new.tokenize(_snake_case)

        self.assertListEqual(_snake_case					,						_snake_case)







   def lowerCamelCase						(      self		:						Any):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						Optional[int]):

        """simple docstring"""


        try:
             UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						List[Any]):

        """simple docstring"""


        try:
             UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						Optional[int]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							MecabTokenizer(do_lower_case=_snake_case					,						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 lowerCamelCase						(      self		:						int):

        """simple docstring"""


        try:
             UpperCAmelCase_          =							MecabTokenizer(
                 do_lower_case=_snake_case					,						normalize_text=_snake_case					,						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 lowerCamelCase						(      self		:						List[Any]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							MecabTokenizer(normalize_text=_snake_case					,						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 lowerCamelCase						(      self		:						Dict):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							self.tokenizer_class(self.vocab_file					,						word_tokenizer_type='''sudachi''')
        self.assertIsNotNone(_snake_case)

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

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

        with open(_snake_case					,						'''rb''') as handle:
             UpperCAmelCase_          =							pickle.load(_snake_case)

        UpperCAmelCase_          =							tokenizer_new.tokenize(_snake_case)

        self.assertListEqual(_snake_case					,						_snake_case)







   @require_sudachi
   def lowerCamelCase						(      self		:						Dict):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						Tuple):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						Union[str, Any]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						str):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						Tuple):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							SudachiTokenizer(do_lower_case=_snake_case					,						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 lowerCamelCase						(      self		:						Optional[Any]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							SudachiTokenizer(normalize_text=_snake_case					,						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 lowerCamelCase						(      self		:						Union[str, Any]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							SudachiTokenizer(trim_whitespace=_snake_case					,						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 lowerCamelCase						(      self		:						List[str]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							self.tokenizer_class(self.vocab_file					,						word_tokenizer_type='''jumanpp''')
        self.assertIsNotNone(_snake_case)

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

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

        with open(_snake_case					,						'''rb''') as handle:
             UpperCAmelCase_          =							pickle.load(_snake_case)

        UpperCAmelCase_          =							tokenizer_new.tokenize(_snake_case)

        self.assertListEqual(_snake_case					,						_snake_case)







   @require_jumanpp
   def lowerCamelCase						(      self		:						Tuple):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						Optional[Any]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							JumanppTokenizer(do_lower_case=_snake_case)

        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 lowerCamelCase						(      self		:						Any):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							JumanppTokenizer(normalize_text=_snake_case)

        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 lowerCamelCase						(      self		:						Tuple):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							JumanppTokenizer(trim_whitespace=_snake_case)

        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 lowerCamelCase						(      self		:						str):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						Any):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こんにちは''', '''こん''', '''にちは''', '''ばんは''', '''##こん''', '''##にちは''', '''##ばんは''']

        UpperCAmelCase_          =							{}
        for i, token in enumerate(_snake_case):
             UpperCAmelCase_          =							i
        UpperCAmelCase_          =							WordpieceTokenizer(vocab=_snake_case					,						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 lowerCamelCase						(      self		:						Optional[int]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							BertJapaneseTokenizer.from_pretrained('''nlp-waseda/roberta-base-japanese-with-auto-jumanpp''')
        UpperCAmelCase_          =							tokenizer.subword_tokenizer

        UpperCAmelCase_          =							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(_snake_case					,						['''▁国境''', '''▁の''', '''▁長い''', '''▁トンネル''', '''▁を''', '''▁抜ける''', '''▁と''', '''▁雪''', '''国''', '''▁であった''', '''▁。'''])

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







   def lowerCamelCase						(      self		:						Optional[Any]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							self.tokenizer_class.from_pretrained('''cl-tohoku/bert-base-japanese''')

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

        UpperCAmelCase_          =							tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(_snake_case)
        UpperCAmelCase_          =							tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(_snake_case					,						_snake_case)

        # 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 __snake_case			(			a ,  unittest.TestCase		):
   UpperCAmelCase__  :    Optional[int]          =  BertJapaneseTokenizer
   UpperCAmelCase__  :    Optional[int]          =  False







   def lowerCamelCase						(      self		:						List[str]):

        """simple docstring"""


        super().setUp()

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

        UpperCAmelCase_          =							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 lowerCamelCase						(      self		:						Any					,						**_snake_case		:						Dict):

        """simple docstring"""


        return BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(self.tmpdirname					,						subword_tokenizer_type='''character'''					,						**_snake_case)







   def lowerCamelCase						(      self		:						Optional[Any]					,						_snake_case		:						Dict):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							'''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''
        UpperCAmelCase_          =							'''こ ん に ち は 、 世 界 。 こ ん ば ん は 、 世 界 。'''
        return input_text, output_text







   def lowerCamelCase						(      self		:						str):

        """simple docstring"""


        pass  # TODO add if relevant







   def lowerCamelCase						(      self		:						List[Any]):

        """simple docstring"""


        pass  # TODO add if relevant







   def lowerCamelCase						(      self		:						Dict):

        """simple docstring"""


        pass  # TODO add if relevant







   def lowerCamelCase						(      self		:						Any):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							self.tokenizer_class(self.vocab_file					,						subword_tokenizer_type='''character''')

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







   def lowerCamelCase						(      self		:						int):

        """simple docstring"""


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

        UpperCAmelCase_          =							{}
        for i, token in enumerate(_snake_case):
             UpperCAmelCase_          =							i
        UpperCAmelCase_          =							CharacterTokenizer(vocab=_snake_case					,						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 lowerCamelCase						(      self		:						Optional[Any]):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							self.tokenizer_class.from_pretrained('''cl-tohoku/bert-base-japanese-char''')

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

        UpperCAmelCase_          =							tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(_snake_case)
        UpperCAmelCase_          =							tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(_snake_case					,						_snake_case)

        # 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 __snake_case			(			unittest.TestCase		):







   def lowerCamelCase						(      self		:						str):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							'''cl-tohoku/bert-base-japanese'''
        UpperCAmelCase_          =							AutoTokenizer.from_pretrained(_snake_case)
        self.assertIsInstance(_snake_case					,						_snake_case)







class __snake_case			(			unittest.TestCase		):







   def lowerCamelCase						(      self		:						Dict):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							'''cl-tohoku/bert-base-japanese'''
        with self.assertLogs('''transformers'''					,						level='''WARNING''') as cm:
             BertTokenizer.from_pretrained(_snake_case)
             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.'''))
        UpperCAmelCase_          =							'''bert-base-cased'''
        with self.assertLogs('''transformers'''					,						level='''WARNING''') as cm:
             BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(_snake_case)
             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.'''))












from typing import Optional, Tuple, Union

import torch
from einops import rearrange, reduce

from diffusers import DDIMScheduler, DDPMScheduler, DiffusionPipeline, ImagePipelineOutput, UNetaDConditionModel
from diffusers.schedulers.scheduling_ddim import DDIMSchedulerOutput
from diffusers.schedulers.scheduling_ddpm import DDPMSchedulerOutput


snake_case_ : List[str]    		=       8


def    A						(__A   :    Union[str, Any]   ,				__A   :    List[Any]=BITS       )   ->      Tuple:







     """simple docstring"""


     UpperCAmelCase_          =							x.device

     UpperCAmelCase_          =							(x * 255).int().clamp(0   ,				255       )

     UpperCAmelCase_          =							2 ** torch.arange(bits - 1   ,				-1   ,				-1   ,				device=__A       )
     UpperCAmelCase_          =							rearrange(__A   ,				'''d -> d 1 1'''       )
     UpperCAmelCase_          =							rearrange(__A   ,				'''b c h w -> b c 1 h w'''       )

     UpperCAmelCase_          =							((x & mask) != 0).float()
     UpperCAmelCase_          =							rearrange(__A   ,				'''b c d h w -> b (c d) h w'''       )
     UpperCAmelCase_          =							bits * 2 - 1
     return bits


def    A						(__A   :    Dict   ,				__A   :    Tuple=BITS       )   ->      List[str]:







     """simple docstring"""


     UpperCAmelCase_          =							x.device

     UpperCAmelCase_          =							(x > 0).int()
     UpperCAmelCase_          =							2 ** torch.arange(bits - 1   ,				-1   ,				-1   ,				device=__A   ,				dtype=torch.intaa       )

     UpperCAmelCase_          =							rearrange(__A   ,				'''d -> d 1 1'''       )
     UpperCAmelCase_          =							rearrange(__A   ,				'''b (c d) h w -> b c d h w'''   ,				d=8       )
     UpperCAmelCase_          =							reduce(x * mask   ,				'''b c d h w -> b c h w'''   ,				'''sum'''       )
     return (dec / 255).clamp(0.0   ,				1.0       )


def    A						(self   :    List[Any]   ,				__A   :    torch.FloatTensor   ,				__A   :    int   ,				__A   :    torch.FloatTensor   ,				__A   :    float = 0.0   ,				__A   :    bool = True   ,				__A   :    Tuple=None   ,				__A   :    bool = True   ,				)   ->      Union[DDIMSchedulerOutput, Tuple]:







     """simple docstring"""


     if self.num_inference_steps is None:
          raise ValueError(
              '''Number of inference steps is \'None\', you need to run \'set_timesteps\' after creating the scheduler'''       )

     # See formulas (12) and (16) of DDIM paper https://arxiv.org/pdf/2010.02502.pdf
     # Ideally, read DDIM paper in-detail understanding

     # Notation (<variable name> -> <name in paper>
     # - pred_noise_t -> e_theta(x_t, t)
     # - pred_original_sample -> f_theta(x_t, t) or x_0
     # - std_dev_t -> sigma_t
     # - eta -> η
     # - pred_sample_direction -> "direction pointing to x_t"
     # - pred_prev_sample -> "x_t-1"

     # 1. get previous step value (=t-1)
     UpperCAmelCase_          =							timestep - self.config.num_train_timesteps // self.num_inference_steps

     # 2. compute alphas, betas
     UpperCAmelCase_          =							self.alphas_cumprod[timestep]
     UpperCAmelCase_          =							self.alphas_cumprod[prev_timestep] if prev_timestep >= 0 else self.final_alpha_cumprod

     UpperCAmelCase_          =							1 - alpha_prod_t

     # 3. compute predicted original sample from predicted noise also called
     # "predicted x_0" of formula (12) from https://arxiv.org/pdf/2010.02502.pdf
     UpperCAmelCase_          =							(sample - beta_prod_t ** 0.5 * model_output) / alpha_prod_t ** 0.5

     # 4. Clip "predicted x_0"
     UpperCAmelCase_          =							self.bit_scale
     if self.config.clip_sample:
          UpperCAmelCase_          =							torch.clamp(__A   ,				-scale   ,				__A       )

     # 5. compute variance: "sigma_t(η)" -> see formula (16)
     # σ_t = sqrt((1 − α_t−1)/(1 − α_t)) * sqrt(1 − α_t/α_t−1)
     UpperCAmelCase_          =							self._get_variance(__A   ,				__A       )
     UpperCAmelCase_          =							eta * variance ** 0.5

     if use_clipped_model_output:
          # the model_output is always re-derived from the clipped x_0 in Glide
          UpperCAmelCase_          =							(sample - alpha_prod_t ** 0.5 * pred_original_sample) / beta_prod_t ** 0.5

     # 6. compute "direction pointing to x_t" of formula (12) from https://arxiv.org/pdf/2010.02502.pdf
     UpperCAmelCase_          =							(1 - alpha_prod_t_prev - std_dev_t**2) ** 0.5 * model_output

     # 7. compute x_t without "random noise" of formula (12) from https://arxiv.org/pdf/2010.02502.pdf
     UpperCAmelCase_          =							alpha_prod_t_prev ** 0.5 * pred_original_sample + pred_sample_direction

     if eta > 0:
          # randn_like does not support generator https://github.com/pytorch/pytorch/issues/27072
          UpperCAmelCase_          =							model_output.device if torch.is_tensor(__A       ) else '''cpu'''
          UpperCAmelCase_          =							torch.randn(model_output.shape   ,				dtype=model_output.dtype   ,				generator=__A       ).to(__A       )
          UpperCAmelCase_          =							self._get_variance(__A   ,				__A       ) ** 0.5 * eta * noise

          UpperCAmelCase_          =							prev_sample + variance

     if not return_dict:
          return (prev_sample,)

     return DDIMSchedulerOutput(prev_sample=__A   ,				pred_original_sample=__A       )


def    A						(self   :    Optional[int]   ,				__A   :    torch.FloatTensor   ,				__A   :    int   ,				__A   :    torch.FloatTensor   ,				__A   :    int="epsilon"   ,				__A   :    Optional[Any]=None   ,				__A   :    bool = True   ,				)   ->      Union[DDPMSchedulerOutput, Tuple]:







     """simple docstring"""


     UpperCAmelCase_          =							timestep

     if model_output.shape[1] == sample.shape[1] * 2 and self.variance_type in ["learned", "learned_range"]:
          UpperCAmelCase_     ,       UpperCAmelCase_          =							torch.split(__A   ,				sample.shape[1]   ,				dim=1       )
     else:
          UpperCAmelCase_          =							None

     # 1. compute alphas, betas
     UpperCAmelCase_          =							self.alphas_cumprod[t]
     UpperCAmelCase_          =							self.alphas_cumprod[t - 1] if t > 0 else self.one
     UpperCAmelCase_          =							1 - alpha_prod_t
     UpperCAmelCase_          =							1 - alpha_prod_t_prev

     # 2. compute predicted original sample from predicted noise also called
     # "predicted x_0" of formula (15) from https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf
     if prediction_type == "epsilon":
          UpperCAmelCase_          =							(sample - beta_prod_t ** 0.5 * model_output) / alpha_prod_t ** 0.5
     elif prediction_type == "sample":
          UpperCAmelCase_          =							model_output
     else:
          raise ValueError(F"""Unsupported prediction_type {prediction_type}."""       )

     # 3. Clip "predicted x_0"
     UpperCAmelCase_          =							self.bit_scale
     if self.config.clip_sample:
          UpperCAmelCase_          =							torch.clamp(__A   ,				-scale   ,				__A       )

     # 4. Compute coefficients for pred_original_sample x_0 and current sample x_t
     # See formula (7) from https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf
     UpperCAmelCase_          =							(alpha_prod_t_prev ** 0.5 * self.betas[t]) / beta_prod_t
     UpperCAmelCase_          =							self.alphas[t] ** 0.5 * beta_prod_t_prev / beta_prod_t

     # 5. Compute predicted previous sample µ_t
     # See formula (7) from https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf
     UpperCAmelCase_          =							pred_original_sample_coeff * pred_original_sample + current_sample_coeff * sample

     # 6. Add noise
     UpperCAmelCase_          =							0
     if t > 0:
          UpperCAmelCase_          =							torch.randn(
              model_output.size()   ,				dtype=model_output.dtype   ,				layout=model_output.layout   ,				generator=__A       ).to(model_output.device       )
          UpperCAmelCase_          =							(self._get_variance(__A   ,				predicted_variance=__A       ) ** 0.5) * noise

     UpperCAmelCase_          =							pred_prev_sample + variance

     if not return_dict:
          return (pred_prev_sample,)

     return DDPMSchedulerOutput(prev_sample=__A   ,				pred_original_sample=__A       )







class __snake_case			(			a		):







   def __init__(      self		:						Union[str, Any]					,						_snake_case		:						UNetaDConditionModel					,						_snake_case		:						Union[DDIMScheduler, DDPMScheduler]					,						_snake_case		:						Optional[float] = 1.0					,						):

        """simple docstring"""


        super().__init__()
        UpperCAmelCase_          =							bit_scale
        UpperCAmelCase_          =							(
            ddim_bit_scheduler_step if isinstance(_snake_case					,						_snake_case) else ddpm_bit_scheduler_step
        )

        self.register_modules(unet=_snake_case					,						scheduler=_snake_case)







   @torch.no_grad()
   def __call__(      self		:						Union[str, Any]					,						_snake_case		:						Optional[int] = 256					,						_snake_case		:						Optional[int] = 256					,						_snake_case		:						Optional[int] = 50					,						_snake_case		:						Optional[torch.Generator] = None					,						_snake_case		:						Optional[int] = 1					,						_snake_case		:						Optional[str] = "pil"					,						_snake_case		:						bool = True					,						**_snake_case		:						Optional[Any]					,						):

        """simple docstring"""


        UpperCAmelCase_          =							torch.randn(
            (batch_size, self.unet.config.in_channels, height, width)					,						generator=_snake_case					,						)
        UpperCAmelCase_          =							decimal_to_bits(_snake_case) * self.bit_scale
        UpperCAmelCase_          =							latents.to(self.device)

        self.scheduler.set_timesteps(_snake_case)

        for t in self.progress_bar(self.scheduler.timesteps):
             # predict the noise residual
             UpperCAmelCase_          =							self.unet(_snake_case					,						_snake_case).sample

             # compute the previous noisy sample x_t -> x_t-1
             UpperCAmelCase_          =							self.scheduler.step(_snake_case					,						_snake_case					,						_snake_case).prev_sample

        UpperCAmelCase_          =							bits_to_decimal(_snake_case)

        if output_type == "pil":
             UpperCAmelCase_          =							self.numpy_to_pil(_snake_case)

        if not return_dict:
             return (image,)

        return ImagePipelineOutput(images=_snake_case)






