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Configuration error
Configuration error
| import unittest | |
| import numpy as np | |
| import tensorflow as tf | |
| from unittest.mock import patch, MagicMock | |
| from src.quantum_trajectory import QuantumTrajectoryModel | |
| class TestQuantumTrajectory(unittest.TestCase): | |
| """Pruebas unitarias para el modelo de trayectoria cu谩ntica.""" | |
| def setUp(self): | |
| """Configuraci贸n inicial para las pruebas.""" | |
| # Inicializar el modelo de trayectoria cu谩ntica | |
| self.model = QuantumTrajectoryModel() | |
| # Crear datos de prueba | |
| # Simulamos un tensor de entrada con datos TLE | |
| # Forma: [batch_size, sequence_length, features] | |
| self.batch_size = 2 | |
| self.seq_len = 5 | |
| self.features = 6 # Elementos t铆picos de un TLE | |
| # Crear tensor de prueba | |
| self.test_input = tf.constant( | |
| np.random.random((self.batch_size, self.seq_len, self.features)), | |
| dtype=tf.float32 | |
| ) | |
| def test_initialization(self): | |
| """Prueba la inicializaci贸n del modelo.""" | |
| # Verificar que los atributos se inicializan correctamente | |
| self.assertIsNotNone(self.model.quantum_simulator_type) | |
| self.assertIsNotNone(self.model.quantum_shots) | |
| self.assertIsNotNone(self.model.quantum_noise_model) | |
| self.assertIsNone(self.model.weights) | |
| def test_load_weights(self): | |
| """Prueba la carga de pesos del modelo.""" | |
| # Probar carga de pesos con ruta ficticia | |
| result = self.model.load_weights("test_model_path") | |
| # Verificar que la carga fue exitosa | |
| self.assertTrue(result) | |
| self.assertIsNotNone(self.model.weights) | |
| self.assertIn("orbital_params", self.model.weights) | |
| self.assertIn("quantum_circuit_params", self.model.weights) | |
| def test_call_basic(self): | |
| """Prueba la predicci贸n b谩sica del modelo.""" | |
| # Configurar el modelo para usar el algoritmo b谩sico | |
| self.model.quantum_simulator_type = "basic" | |
| # Realizar predicci贸n | |
| output = self.model(self.test_input) | |
| # Verificar la forma del tensor de salida | |
| self.assertEqual(output.shape, (self.batch_size, self.seq_len, 3)) # x, y, z | |
| # Verificar que los valores est谩n en un rango razonable | |
| # Las coordenadas deber铆an estar en el rango de 贸rbitas t铆picas | |
| self.assertTrue(tf.reduce_all(tf.abs(output) < 10000)) | |
| def test_call_vqe(self): | |
| """Prueba la predicci贸n con algoritmo VQE.""" | |
| # Configurar el modelo para usar VQE | |
| self.model.quantum_simulator_type = "vqe" | |
| self.model.quantum_shots = 100 # Reducir para la prueba | |
| # Realizar predicci贸n | |
| output = self.model(self.test_input) | |
| # Verificar la forma del tensor de salida | |
| self.assertEqual(output.shape, (self.batch_size, self.seq_len, 3)) # x, y, z | |
| # Verificar que los valores est谩n en un rango razonable | |
| self.assertTrue(tf.reduce_all(tf.abs(output) < 10000)) | |
| def test_call_grover(self): | |
| """Prueba la predicci贸n con algoritmo de Grover.""" | |
| # Configurar el modelo para usar Grover | |
| self.model.quantum_simulator_type = "grover" | |
| # Realizar predicci贸n | |
| output = self.model(self.test_input) | |
| # Verificar la forma del tensor de salida | |
| self.assertEqual(output.shape, (self.batch_size, self.seq_len, 3)) # x, y, z | |
| # Verificar que los valores est谩n en un rango razonable | |
| self.assertTrue(tf.reduce_all(tf.abs(output) < 10000)) | |
| def test_apply_quantum_algorithm(self): | |
| """Prueba la aplicaci贸n del algoritmo cu谩ntico interno.""" | |
| # Crear secuencia de prueba | |
| test_sequence = np.random.random((self.seq_len, self.features)) | |
| # Probar con diferentes algoritmos | |
| for algo in ["basic", "vqe", "grover"]: | |
| self.model.quantum_simulator_type = algo | |
| # Aplicar algoritmo | |
| result = self.model._apply_quantum_algorithm(test_sequence) | |
| # Verificar la forma del resultado | |
| self.assertEqual(result.shape, (self.seq_len, 3)) # x, y, z | |
| # Verificar que los valores est谩n en un rango razonable | |
| self.assertTrue(np.all(np.abs(result) < 10000)) | |
| def test_empty_input(self): | |
| """Prueba el comportamiento con entrada vac铆a.""" | |
| # Crear tensor vac铆o | |
| empty_input = tf.constant(np.array([[[]]]), dtype=tf.float32) | |
| # Verificar que no se produce error | |
| try: | |
| output = self.model(empty_input) | |
| # La implementaci贸n actual deber铆a manejar esto sin error | |
| self.assertIsNotNone(output) | |
| except Exception as e: | |
| self.fail(f"El modelo fall贸 con entrada vac铆a: {str(e)}") | |
| def test_training_mode(self): | |
| """Prueba el comportamiento en modo entrenamiento.""" | |
| # Realizar predicci贸n en modo entrenamiento | |
| output = self.model(self.test_input, training=True) | |
| # Verificar la forma del tensor de salida | |
| self.assertEqual(output.shape, (self.batch_size, self.seq_len, 3)) # x, y, z | |
| # En una implementaci贸n real, el comportamiento podr铆a ser diferente en modo entrenamiento | |
| # pero en esta simulaci贸n deber铆a ser similar al modo de inferencia | |
| if __name__ == '__main__': | |
| unittest.main() |