Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Parametrized Quantum Circuits for Reinforcement Learning stuck if using qsim backend

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#766 4 bình luận 0 reaction 1 người được giao Xem trên GitHub

@mhucka đang làm issue này rồi.

Từ ngày 5/6/2026.

Đánh giá

Issue này chưa được đánh giá.

Mô tả

area/circuits kind/bug-report

I've ran this notebook with no problem. However, if I try to use qsim as a backend by passing the backend backend = qsimcirq.QSimSimulator() explicitly to ReUploadingPQC, then I get the following message

2023-04-26 09:20:03.862016: W tensorflow/core/grappler/optimizers/loop_optimizer.cc:907] Skipping loop optimization for Merge node with control input: cond/branch_executed/_12

and it gets stuck there indefinitely.

Any idea of what might be going on?

To reproduce:

replace

def generate_model_policy(
    qubits: List[cirq.GridQubit],
    n_layers: int,
    n_actions: int,
    beta: float,
    observables: List[cirq.PauliString],
) -> tf.keras.Model:
    """Generates a Keras model for a data re-uploading PQC policy."""

    input_tensor = tf.keras.Input(shape=(len(qubits),), dtype=tf.dtypes.float32, name="input")
    re_uploading_pqc = ReUploadingPQC(qubits, n_layers, observables)([input_tensor])
    process = tf.keras.Sequential(
        [Alternating(n_actions), tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x * beta), tf.keras.layers.Softmax()],
        name="observables-policy",
    )
    policy = process(re_uploading_pqc)
    model = tf.keras.Model(inputs=[input_tensor], outputs=policy)

    return model

with

def generate_model_policy(
    qubits: List[cirq.GridQubit],
    n_layers: int,
    n_actions: int,
    beta: float,
    observables: List[cirq.PauliString],
    backend="noiseless",
) -> tf.keras.Model:
    """Generates a Keras model for a data re-uploading PQC policy."""

    input_tensor = tf.keras.Input(shape=(len(qubits),), dtype=tf.dtypes.float32, name="input")
    re_uploading_pqc = ReUploadingPQC(qubits, n_layers, observables, backend=backend)([input_tensor])
    process = tf.keras.Sequential(
        [Alternating(n_actions), tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x * beta), tf.keras.layers.Softmax()],
        name="observables-policy",
    )
    policy = process(re_uploading_pqc)
    model = tf.keras.Model(inputs=[input_tensor], outputs=policy)

    return model

and then replace

model = generate_model_policy(qubits, n_layers, n_actions, 1.0, observables)

backend = qsimcirq.QSimSimulator()

model = generate_model_policy(qubits, n_layers, n_actions, 1.0, observables, backend=backend)

versions:

gym = "==0.22.0"
tensorflow = "2.7.0"
tensorflow-quantum = "0.7.2"
qsimcirq = "0.13.3" # <0.16.0 because of incompatibility with tensorflow-quantum
Ngôn ngữ chính
Python
Star
2.2k
Fork
665
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của tensorflow/quantum

Tất cả issue của tensorflow/quantum

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.