Can't measure the fidelity of the states.
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python, tensorflow
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với đầu ra tfq.layers.State() được báo cáo và lệnh gọi cirq.fidelity(state1, state2), sau đó theo dõi cách tf.RaggedTensor thu được được truyền vào fidelity. Kiểm tra hành vi liên quan của các API TensorFlow Quantum và Cirq đối với việc xử lý qid_shape. Công việc được xem là hoàn tất khi nguyên nhân của lỗi đã được ghi lại và một cách hợp lệ để đo fidelity từ hai kết quả State() đã được minh họa.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
I have measure the quantum states using tfq.layers.State(). The output of tfq.layers.State() is of the form tf.RaggedTensor. Now I have measured two different states, using the same method. (say state1 and state2)
After using cirq.fidelity(state1, state2), I am getting the following error:
ValueError: Exception encountered when calling layer "generator__discriminator_6" (type Generator_Discriminator).
Failed to infer the qid shape of the given states. Please specify the qid shape explicitly using the `qid_shape` argument.
Call arguments received:
• inputs=tf.Tensor(shape=(1,), dtype=string)
Why is it so? And how can I measure the fidelity of the states using tfq.layers.State()?
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2.2k
- Fork
- 665
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của tensorflow/quantum
-
area/devops help wanted no QC knowledge needed priority/before-0.7.7
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
tensorflow/quantum#1082 · 1 bình luận · 1 reaction ·
-
Support Keras 3Có thể làm lại được @rosspeili đã nhận 73 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởarea/keras help wanted skill-level/intermediate
tensorflow/quantum#1090 · 4 bình luận · 1 người được giao ·
-
Investigate support for JAXĐang mởskill-level/expert
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 30/100
tensorflow/quantum#1089 · 2 bình luận ·
-
area/core priority/after-0.7.7 skill-level/expert
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
tensorflow/quantum#1088 ·
-
Support dynamic quantum circuitsĐang mởarea/circuits priority/after-0.7.7 skill-level/expert
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
tensorflow/quantum#1087 ·
Tất cả issue của tensorflow/quantum
Issue tương tự
-
Broken links found in docsĐang mởdocs pydanty:is-working
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
pydantic/pydantic-ai#8863 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
run-llama/llama_index#23278 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
documentation from-review-extraction github-actions priority: low severity:nit
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
LearningCircuit/local-deep-research#6946 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
oracle/langchain-oracle#323 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
tenstorrent/tt-metal#58057 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày