
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  UpperCamelCase__		(    SCREAMING_SNAKE_CASE_,			unittest.TestCase   ):







	'''simple docstring'''
	_lowerCAmelCase							       =				BertJapaneseTokenizer
	_lowerCAmelCase							       =				False
	_lowerCAmelCase							       =				True





	def   __snake_case				(			self		):
					super().setUp()

					A__  :	Dict         =							[
					    '''[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''',
					    '''、''',
					    '''##、''',
					    '''。''',
					    '''##。''',
					]

					A__  :	List[str]         =							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   __snake_case				(			self				,       UpperCamelCase__		):
					A__  :	Any         =							'''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''
					A__  :	Dict         =							'''こんにちは 、 世界 。 こんばんは 、 世界 。'''
					return input_text, output_text





	def   __snake_case				(			self				,       UpperCamelCase__		):
					A__       ,							A__  :	Dict         =							self.get_input_output_texts(UpperCamelCase__		)
					A__  :	List[str]         =							tokenizer.encode(UpperCamelCase__				,       add_special_tokens=UpperCamelCase__		)
					A__  :	Dict         =							tokenizer.decode(UpperCamelCase__				,       clean_up_tokenization_spaces=UpperCamelCase__		)
					return text, ids





	def   __snake_case				(			self		):
					pass  # TODO add if relevant





	def   __snake_case				(			self		):
					pass  # TODO add if relevant





	def   __snake_case				(			self		):
					pass  # TODO add if relevant





	def   __snake_case				(			self		):
					A__  :	int         =							self.tokenizer_class(self.vocab_file		)

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





	def   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Any         =							self.tokenizer_class(self.vocab_file				,       word_tokenizer_type='''mecab'''		)
					self.assertIsNotNone(UpperCamelCase__		)

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

					A__  :	Optional[int]         =							os.path.join(self.tmpdirname				,       '''tokenizer.bin'''		)
					with open(UpperCamelCase__				,       '''wb'''		) as handle:
									pickle.dump(UpperCamelCase__				,       UpperCamelCase__		)

					with open(UpperCamelCase__				,       '''rb'''		) as handle:
									A__  :	Tuple         =							pickle.load(UpperCamelCase__		)

					A__  :	str         =							tokenizer_new.tokenize(UpperCamelCase__		)

					self.assertListEqual(UpperCamelCase__				,       UpperCamelCase__		)





	def   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Dict         =							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   __snake_case				(			self		):
					try:
									A__  :	Tuple         =							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   __snake_case				(			self		):
					try:
									A__  :	Optional[int]         =							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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Tuple         =							MecabTokenizer(do_lower_case=UpperCamelCase__				,       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   __snake_case				(			self		):
					try:
									A__  :	Dict         =							MecabTokenizer(
									    do_lower_case=UpperCamelCase__				,       normalize_text=UpperCamelCase__				,       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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Optional[Any]         =							MecabTokenizer(normalize_text=UpperCamelCase__				,       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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Any         =							self.tokenizer_class(self.vocab_file				,       word_tokenizer_type='''sudachi'''		)
					self.assertIsNotNone(UpperCamelCase__		)

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

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

					with open(UpperCamelCase__				,       '''rb'''		) as handle:
									A__  :	Optional[int]         =							pickle.load(UpperCamelCase__		)

					A__  :	Any         =							tokenizer_new.tokenize(UpperCamelCase__		)

					self.assertListEqual(UpperCamelCase__				,       UpperCamelCase__		)





	@require_sudachi
	def   __snake_case				(			self		):
					A__  :	str         =							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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Optional[Any]         =							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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Tuple         =							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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	str         =							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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Optional[int]         =							SudachiTokenizer(do_lower_case=UpperCamelCase__				,       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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Optional[int]         =							SudachiTokenizer(normalize_text=UpperCamelCase__				,       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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Optional[int]         =							SudachiTokenizer(trim_whitespace=UpperCamelCase__				,       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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Tuple         =							self.tokenizer_class(self.vocab_file				,       word_tokenizer_type='''jumanpp'''		)
					self.assertIsNotNone(UpperCamelCase__		)

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

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

					with open(UpperCamelCase__				,       '''rb'''		) as handle:
									A__  :	Dict         =							pickle.load(UpperCamelCase__		)

					A__  :	Any         =							tokenizer_new.tokenize(UpperCamelCase__		)

					self.assertListEqual(UpperCamelCase__				,       UpperCamelCase__		)





	@require_jumanpp
	def   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Any         =							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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Union[str, Any]         =							JumanppTokenizer(do_lower_case=UpperCamelCase__		)

					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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	int         =							JumanppTokenizer(normalize_text=UpperCamelCase__		)

					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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Dict         =							JumanppTokenizer(trim_whitespace=UpperCamelCase__		)

					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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	str         =							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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Tuple         =							['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こんにちは''', '''こん''', '''にちは''', '''ばんは''', '''##こん''', '''##にちは''', '''##ばんは''']

					A__  :	str         =							{}
					for i, token in enumerate(UpperCamelCase__		):
									A__  :	str         =							i
					A__  :	Union[str, Any]         =							WordpieceTokenizer(vocab=UpperCamelCase__				,       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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Optional[Any]         =							BertJapaneseTokenizer.from_pretrained('''nlp-waseda/roberta-base-japanese-with-auto-jumanpp'''		)
					A__  :	str         =							tokenizer.subword_tokenizer

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

					A__  :	Tuple         =							subword_tokenizer.tokenize('''こんばんは こんばん にち は こんにちは'''		)
					self.assertListEqual(UpperCamelCase__				,       ['''▁こん''', '''ばん''', '''は''', '''▁こん''', '''ばん''', '''▁に''', '''ち''', '''▁は''', '''▁こんにちは''']		)





	def   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Dict         =							self.tokenizer_class.from_pretrained('''cl-tohoku/bert-base-japanese'''		)

					A__  :	Optional[int]         =							tokenizer.encode('''ありがとう。'''				,       add_special_tokens=UpperCamelCase__		)
					A__  :	Any         =							tokenizer.encode('''どういたしまして。'''				,       add_special_tokens=UpperCamelCase__		)

					A__  :	List[str]         =							tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(UpperCamelCase__		)
					A__  :	List[str]         =							tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(UpperCamelCase__				,       UpperCamelCase__		)

					# 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  UpperCamelCase__		(    SCREAMING_SNAKE_CASE_,			unittest.TestCase   ):







	'''simple docstring'''
	_lowerCAmelCase							       =				BertJapaneseTokenizer
	_lowerCAmelCase							       =				False





	def   __snake_case				(			self		):
					super().setUp()

					A__  :	Optional[Any]         =							['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''', '''ば''', '''世''', '''界''', '''、''', '''。''']

					A__  :	Optional[Any]         =							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   __snake_case				(			self				,       **UpperCamelCase__		):
					return BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(self.tmpdirname				,       subword_tokenizer_type='''character'''				,       **UpperCamelCase__		)





	def   __snake_case				(			self				,       UpperCamelCase__		):
					A__  :	int         =							'''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''
					A__  :	Dict         =							'''こ ん に ち は 、 世 界 。 こ ん ば ん は 、 世 界 。'''
					return input_text, output_text





	def   __snake_case				(			self		):
					pass  # TODO add if relevant





	def   __snake_case				(			self		):
					pass  # TODO add if relevant





	def   __snake_case				(			self		):
					pass  # TODO add if relevant





	def   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Tuple         =							self.tokenizer_class(self.vocab_file				,       subword_tokenizer_type='''character'''		)

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





	def   __snake_case				(			self		):
					A__  :	List[str]         =							['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''', '''ば''', '''世''', '''界''', '''、''', '''。''']

					A__  :	Optional[int]         =							{}
					for i, token in enumerate(UpperCamelCase__		):
									A__  :	Optional[Any]         =							i
					A__  :	Dict         =							CharacterTokenizer(vocab=UpperCamelCase__				,       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   __snake_case				(			self		):
					A__  :	List[Any]         =							self.tokenizer_class.from_pretrained('''cl-tohoku/bert-base-japanese-char'''		)

					A__  :	Any         =							tokenizer.encode('''ありがとう。'''				,       add_special_tokens=UpperCamelCase__		)
					A__  :	str         =							tokenizer.encode('''どういたしまして。'''				,       add_special_tokens=UpperCamelCase__		)

					A__  :	List[Any]         =							tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(UpperCamelCase__		)
					A__  :	int         =							tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(UpperCamelCase__				,       UpperCamelCase__		)

					# 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  UpperCamelCase__		(    unittest.TestCase   ):







	'''simple docstring'''





	def   __snake_case				(			self		):
					A__  :	Tuple         =							'''cl-tohoku/bert-base-japanese'''
					A__  :	str         =							AutoTokenizer.from_pretrained(UpperCamelCase__		)
					self.assertIsInstance(UpperCamelCase__				,       UpperCamelCase__		)







class  UpperCamelCase__		(    unittest.TestCase   ):







	'''simple docstring'''





	def   __snake_case				(			self		):
					A__  :	str         =							'''cl-tohoku/bert-base-japanese'''
					with self.assertLogs('''transformers'''				,       level='''WARNING'''		) as cm:
									BertTokenizer.from_pretrained(UpperCamelCase__		)
									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.'''		)		)
					A__  :	Any         =							'''bert-base-cased'''
					with self.assertLogs('''transformers'''				,       level='''WARNING'''		) as cm:
									BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(UpperCamelCase__		)
									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 logging

import torch
from accelerate import Accelerator
from arguments import EvaluationArguments
from datasets import load_dataset
from torch.utils.data import IterableDataset
from torch.utils.data.dataloader import DataLoader

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, HfArgumentParser, set_seed







class  UpperCamelCase__		(    SCREAMING_SNAKE_CASE_   ):







	'''simple docstring'''





	def __init__(			self				,       UpperCamelCase__				,       UpperCamelCase__				,       UpperCamelCase__=1024				,       UpperCamelCase__=1024				,       UpperCamelCase__=3.6		):
					A__  :	str         =							tokenizer
					A__  :	int         =							tokenizer.bos_token_id
					A__  :	List[Any]         =							dataset
					A__  :	Tuple         =							seq_length
					A__  :	Any         =							seq_length * chars_per_token * num_of_sequences





	def __iter__(			self		):
					A__  :	Dict         =							iter(self.dataset		)
					A__  :	Tuple         =							True
					while more_examples:
									A__       ,							A__  :	Optional[Any]         =							[], 0
									while True:
													if buffer_len >= self.input_characters:
																	break
													try:
																	buffer.append(next(UpperCamelCase__		)['''content''']		)
																	buffer_len += len(buffer[-1]		)
													except StopIteration:
																	A__  :	Dict         =							False
																	break
									A__  :	str         =							tokenizer(UpperCamelCase__				,       truncation=UpperCamelCase__		)['''input_ids''']
									A__  :	Optional[int]         =							[]
									for tokenized_input in tokenized_inputs:
													all_token_ids.extend(tokenized_input + [self.concat_token_id]		)
									for i in range(0				,       len(UpperCamelCase__		)				,       self.seq_length		):
													A__  :	Optional[int]         =							all_token_ids[i : i + self.seq_length]
													if len(UpperCamelCase__		) == self.seq_length:
																	yield torch.tensor(UpperCamelCase__		)




def 				SCREAMING_SNAKE_CASE     (      __UpperCamelCase :						List[Any]       ) ->       Any:

				"""simple docstring"""







				A__  :	Any         =							{'''streaming''': True}
				A__  :	List[str]         =							load_dataset(args.dataset_name							,						split='''train'''							,						**__UpperCamelCase       )
				A__  :	List[str]         =							ConstantLengthDataset(__UpperCamelCase							,						__UpperCamelCase							,						seq_length=args.seq_length       )
				A__  :	int         =							DataLoader(__UpperCamelCase							,						batch_size=args.batch_size       )
				return eval_dataloader

def 				SCREAMING_SNAKE_CASE     (      __UpperCamelCase :						List[str]       ) ->       Dict:

				"""simple docstring"""







				model.eval()
				A__  :	Dict         =							[]
				for step, batch in enumerate(__UpperCamelCase       ):
								with torch.no_grad():
												A__  :	Any         =							model(__UpperCamelCase							,						labels=__UpperCamelCase       )
								A__  :	Tuple         =							outputs.loss.repeat(args.batch_size       )
								losses.append(accelerator.gather(__UpperCamelCase       )       )

								if args.max_eval_steps > 0 and step >= args.max_eval_steps:
												break
				A__  :	Tuple         =							torch.mean(torch.cat(__UpperCamelCase       )       )
				try:
								A__  :	Optional[Any]         =							torch.exp(__UpperCamelCase       )
				except OverflowError:
								A__  :	Union[str, Any]         =							float('''inf'''       )
				return loss.item(), perplexity.item()


# Setup Accelerator
_SCREAMING_SNAKE_CASE    :      List[Any]          =			Accelerator()

# Parse configuration
_SCREAMING_SNAKE_CASE    :      Optional[int]          =			HfArgumentParser(EvaluationArguments)
_SCREAMING_SNAKE_CASE    :      Union[str, Any]          =			parser.parse_args()
set_seed(args.seed)

# Logging
_SCREAMING_SNAKE_CASE    :      Dict          =			logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %H:%M:%S', level=logging.INFO
)

# Load model and tokenizer
_SCREAMING_SNAKE_CASE    :      Optional[int]          =			AutoModelForCausalLM.from_pretrained(args.model_ckpt)
_SCREAMING_SNAKE_CASE    :      List[str]          =			AutoTokenizer.from_pretrained(args.model_ckpt)

# Load dataset and dataloader
_SCREAMING_SNAKE_CASE    :      Optional[Any]          =			create_dataloader(args)

# Prepare everything with our `accelerator`.
_SCREAMING_SNAKE_CASE   ,     _SCREAMING_SNAKE_CASE    :      Optional[Any]          =			accelerator.prepare(model, eval_dataloader)

# Evaluate and save the last checkpoint
logger.info('Evaluating and saving model after training')
_SCREAMING_SNAKE_CASE   ,     _SCREAMING_SNAKE_CASE    :      Optional[int]          =			evaluate(args)



logger.info(f"""loss/eval: {eval_loss}, perplexity: {perplexity}""")