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 						SCREAMING_SNAKE_CASE				( snake_case  ,	unittest.TestCase					):





							"""simple docstring"""

							A_						  =					BertJapaneseTokenizer
							A_						  =					False
							A_						  =					True

							def       __A (  self:   int   )    ->				int:
												super().setUp()

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

							def       __A (  self:   List[str]		,     __A:   str   )    ->				Dict:
												_A							,_A								= self.get_input_output_texts(__A   )
												_A								= tokenizer.encode(__A		,     add_special_tokens=__A   )
												_A								= tokenizer.decode(__A		,     clean_up_tokenization_spaces=__A   )
												return text, ids

							def       __A (  self:   Union[str, Any]   )    ->				List[str]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   List[str]   )    ->				List[str]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   str   )    ->				List[Any]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   int   )    ->				Optional[Any]:
												_A								= self.tokenizer_class(self.vocab_file   )

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

							def       __A (  self:   Tuple   )    ->				Union[str, Any]:
												_A								= self.tokenizer_class(self.vocab_file		,     word_tokenizer_type='''mecab'''   )
												self.assertIsNotNone(__A   )

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

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

												with open(__A		,     '''rb'''   ) as handle:
																	_A								= pickle.load(__A   )

												_A								= tokenizer_new.tokenize(__A   )

												self.assertListEqual(__A		,     __A   )

							def       __A (  self:   Any   )    ->				List[str]:
												_A								= 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       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				Union[str, Any]:
												try:
																	_A								= 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       __A (  self:   int   )    ->				Any:
												try:
																	_A								= 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       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				int:
												_A								= MecabTokenizer(do_lower_case=__A		,     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       __A (  self:   Optional[Any]   )    ->				Any:
												try:
																	_A								= MecabTokenizer(
																	    do_lower_case=__A		,     normalize_text=__A		,     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       __A (  self:   List[Any]   )    ->				List[Any]:
												_A								= MecabTokenizer(normalize_text=__A		,     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       __A (  self:   int   )    ->				Any:
												_A								= self.tokenizer_class(self.vocab_file		,     word_tokenizer_type='''sudachi'''   )
												self.assertIsNotNone(__A   )

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

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

												with open(__A		,     '''rb'''   ) as handle:
																	_A								= pickle.load(__A   )

												_A								= tokenizer_new.tokenize(__A   )

												self.assertListEqual(__A		,     __A   )

							@require_sudachi
							def       __A (  self:   Union[str, Any]   )    ->				Dict:
												_A								= 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       __A (  self:   Optional[Any]   )    ->				Union[str, Any]:
												_A								= 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       __A (  self:   str   )    ->				Optional[int]:
												_A								= 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       __A (  self:   Tuple   )    ->				Any:
												_A								= 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       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				int:
												_A								= SudachiTokenizer(do_lower_case=__A		,     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       __A (  self:   Tuple   )    ->				List[Any]:
												_A								= SudachiTokenizer(normalize_text=__A		,     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       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				List[Any]:
												_A								= SudachiTokenizer(trim_whitespace=__A		,     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       __A (  self:   str   )    ->				Optional[int]:
												_A								= self.tokenizer_class(self.vocab_file		,     word_tokenizer_type='''jumanpp'''   )
												self.assertIsNotNone(__A   )

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

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

												with open(__A		,     '''rb'''   ) as handle:
																	_A								= pickle.load(__A   )

												_A								= tokenizer_new.tokenize(__A   )

												self.assertListEqual(__A		,     __A   )

							@require_jumanpp
							def       __A (  self:   List[str]   )    ->				Optional[Any]:
												_A								= 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       __A (  self:   Optional[Any]   )    ->				Dict:
												_A								= JumanppTokenizer(do_lower_case=__A   )

												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       __A (  self:   List[Any]   )    ->				Optional[Any]:
												_A								= JumanppTokenizer(normalize_text=__A   )

												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       __A (  self:   str   )    ->				Union[str, Any]:
												_A								= JumanppTokenizer(trim_whitespace=__A   )

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

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

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



							def       __A (  self:   List[str]   )    ->				Union[str, Any]:
												_A								= self.tokenizer_class.from_pretrained('''cl-tohoku/bert-base-japanese'''   )

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

												_A								= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(__A   )
												_A								= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(__A		,     __A   )

												# 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 						SCREAMING_SNAKE_CASE				( snake_case  ,	unittest.TestCase					):





							"""simple docstring"""

							A_						  =					BertJapaneseTokenizer
							A_						  =					False

							def       __A (  self:   Optional[Any]   )    ->				Union[str, Any]:
												super().setUp()

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

												_A								= 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       __A (  self:   Optional[Any]		,     **__A:   str   )    ->				Dict:
												return BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(self.tmpdirname		,     subword_tokenizer_type='''character'''		,     **__A   )

							def       __A (  self:   List[str]		,     __A:   Union[str, Any]   )    ->				Optional[int]:
												_A								= '''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''
												_A								= '''こ ん に ち は 、 世 界 。 こ ん ば ん は 、 世 界 。'''
												return input_text, output_text

							def       __A (  self:   int   )    ->				List[str]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   Dict   )    ->				Optional[int]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   List[Any]   )    ->				Optional[int]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				List[str]:
												_A								= self.tokenizer_class(self.vocab_file		,     subword_tokenizer_type='''character'''   )

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

							def       __A (  self:   Tuple   )    ->				Any:
												_A								= ['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''', '''ば''', '''世''', '''界''', '''、''', '''。''']

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

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

												_A								= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(__A   )
												_A								= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(__A		,     __A   )

												# 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 						SCREAMING_SNAKE_CASE				( unittest.TestCase					):





							"""simple docstring"""

							def       __A (  self:   Union[str, Any]   )    ->				List[Any]:
												_A								= '''cl-tohoku/bert-base-japanese'''
												_A								= AutoTokenizer.from_pretrained(__A   )
												self.assertIsInstance(__A		,     __A   )





class 						SCREAMING_SNAKE_CASE				( unittest.TestCase					):





							"""simple docstring"""

							def       __A (  self:   Dict   )    ->				List[Any]:
												_A								= '''cl-tohoku/bert-base-japanese'''
												with self.assertLogs('''transformers'''		,     level='''WARNING'''   ) as cm:
																	BertTokenizer.from_pretrained(__A   )
																	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								= '''bert-base-cased'''
												with self.assertLogs('''transformers'''		,     level='''WARNING'''   ) as cm:
																	BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(__A   )
																	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 math
from typing import List, Optional, Tuple, Union

import numpy as np
import torch

from ..configuration_utils import ConfigMixin, register_to_config
from .scheduling_utils import SchedulerMixin, SchedulerOutput





class 						SCREAMING_SNAKE_CASE				( snake_case  ,	snake_case					):





							"""simple docstring"""

							A_						  =					1

							@register_to_config
							def __init__(  self:   Any		,     __A:   int = 10_00		,     __A:   Optional[Union[np.ndarray, List[float]]] = None   )    ->				List[str]:
												# set `betas`, `alphas`, `timesteps`
												self.set_timesteps(__A   )

												# standard deviation of the initial noise distribution
												_A								= 1.0

												# For now we only support F-PNDM, i.e. the runge-kutta method
												# For more information on the algorithm please take a look at the paper: https://arxiv.org/pdf/2202.09778.pdf
												# mainly at formula (9), (12), (13) and the Algorithm 2.
												_A								= 4

												# running values
												_A								= []

							def       __A (  self:   str		,     __A:   int		,     __A:   Union[str, torch.device] = None   )    ->				int:
												_A								= num_inference_steps
												_A								= torch.linspace(1		,     0		,     num_inference_steps + 1   )[:-1]
												_A								= torch.cat([steps, torch.tensor([0.0]   )]   )

												if self.config.trained_betas is not None:
																	_A								= torch.tensor(self.config.trained_betas		,     dtype=torch.floataa   )
												else:
																	_A								= torch.sin(steps * math.pi / 2   ) ** 2

												_A								= (1.0 - self.betas**2) ** 0.5

												_A								= (torch.atana(self.betas		,     self.alphas   ) / math.pi * 2)[:-1]
												_A								= timesteps.to(__A   )

												_A								= []

							def       __A (  self:   Tuple		,     __A:   torch.FloatTensor		,     __A:   int		,     __A:   torch.FloatTensor		,     __A:   bool = True		,     )    ->				Union[SchedulerOutput, Tuple]:
												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'''   )

												_A								= (self.timesteps == timestep).nonzero().item()
												_A								= timestep_index + 1

												_A								= sample * self.betas[timestep_index] + model_output * self.alphas[timestep_index]
												self.ets.append(__A   )

												if len(self.ets   ) == 1:
																	_A								= self.ets[-1]
												elif len(self.ets   ) == 2:
																	_A								= (3 * self.ets[-1] - self.ets[-2]) / 2
												elif len(self.ets   ) == 3:
																	_A								= (23 * self.ets[-1] - 16 * self.ets[-2] + 5 * self.ets[-3]) / 12
												else:
																	_A								= (1 / 24) * (55 * self.ets[-1] - 59 * self.ets[-2] + 37 * self.ets[-3] - 9 * self.ets[-4])

												_A								= self._get_prev_sample(__A		,     __A		,     __A		,     __A   )

												if not return_dict:
																	return (prev_sample,)

												return SchedulerOutput(prev_sample=__A   )

							def       __A (  self:   Optional[int]		,     __A:   torch.FloatTensor		,     *__A:   Tuple		,     **__A:   List[Any]   )    ->				torch.FloatTensor:
												return sample

							def       __A (  self:   List[str]		,     __A:   Optional[Any]		,     __A:   Optional[Any]		,     __A:   Any		,     __A:   List[Any]   )    ->				List[Any]:
												_A								= self.alphas[timestep_index]
												_A								= self.betas[timestep_index]

												_A								= self.alphas[prev_timestep_index]
												_A								= self.betas[prev_timestep_index]

												_A								= (sample - sigma * ets) / max(__A		,     1e-8   )
												_A								= next_alpha * pred + ets * next_sigma

												return prev_sample



							def __len__(  self:   List[str]   )    ->				Dict:
												return self.config.num_train_timesteps



