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dwavesystems / dwave-cloud-client

A minimal implementation of the REST interface used to communicate with D-Wave Solver API (SAPI) servers.
https://docs.ocean.dwavesys.com/projects/cloud-client/en/stable/
Apache License 2.0
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Missing support for initial_state in reverse anneal parameters #293

Closed JoelPasvolsky closed 5 years ago

JoelPasvolsky commented 5 years ago

Currently JN returns error "TypeError: Object of type 'int8' is not JSON serializable" for 

>>> reverse_anneal_params = dict(anneal_schedule=schedule, initial_state=initial, reinitialize_state=False)
>>> reverse_answer = sampler.sample_ising(h, J, num_reads=1000, answer_mode='raw', **reverse_anneal_params)

The def _formatparams(self, type, params) function in dwave/cloud/solver.py casts for mismatched problems (ising<-->qubo) but not for matched ("# else: support old format").

I can locally fix by updating to cast from np.int8 to int like this:

def _format_params(self, type_, params):
        """Reformat some of the parameters for sapi."""
        if 'initial_state' in params:
            ...
                params['initial_state'] = initial_state
            else: support old format
               **initial=[int(initial.get(v)) for v in initial.keys()]**

Here's the full error message in the JN:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-61-5e728cc10ee6> in <module>()
      1 reverse_anneal_params = dict(anneal_schedule=schedule, initial_state=initial, reinitialize_state=False)
----> 2 reverse_answer = sampler.sample_ising(h, J, num_reads=1000, answer_mode='raw', **reverse_anneal_params)

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/dwave/system/samplers/dwave_sampler.py in sample_ising(self, h, J, **kwargs)
    269         num_variables = len(active_variables)
    270 
--> 271         future = self.solver.sample_ising(h, J, **kwargs)
    272 
    273         return dimod.Response.from_future(future, _result_to_response_hook(active_variables, dimod.SPIN))

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/dwave/cloud/solver.py in sample_ising(self, linear, quadratic, **params)
    221         # Our linear and quadratic objective terms are already separated in an
    222         # ising model so we can just directly call `_sample`.
--> 223         return self._sample('ising', linear, quadratic, params)
    224 
    225     def sample_qubo(self, qubo, **params):

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/dwave/cloud/solver.py in _sample(self, type_, linear, quadratic, params)
    294             'data': encode_bqm_as_qp(self, linear, quadratic),
    295             'type': type_,
--> 296             'params': combined_params
    297         })
    298         _LOGGER.trace("Encoded sample request: %s", body)

/opt/conda/lib/python3.6/json/__init__.py in dumps(obj, skipkeys, ensure_ascii, check_circular, allow_nan, cls, indent, separators, default, sort_keys, **kw)
    229         cls is None and indent is None and separators is None and
    230         default is None and not sort_keys and not kw):
--> 231         return _default_encoder.encode(obj)
    232     if cls is None:
    233         cls = JSONEncoder

/opt/conda/lib/python3.6/json/encoder.py in encode(self, o)
    197         # exceptions aren't as detailed.  The list call should be roughly
    198         # equivalent to the PySequence_Fast that ''.join() would do.
--> 199         chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
    200         if not isinstance(chunks, (list, tuple)):
    201             chunks = list(chunks)

/opt/conda/lib/python3.6/json/encoder.py in iterencode(self, o, _one_shot)
    255                 self.key_separator, self.item_separator, self.sort_keys,
    256                 self.skipkeys, _one_shot)
--> 257         return _iterencode(o, 0)
    258 
    259 def _make_iterencode(markers, _default, _encoder, _indent, _floatstr,

/opt/conda/lib/python3.6/json/encoder.py in default(self, o)
    178         """
    179         raise TypeError("Object of type '%s' is not JSON serializable" %
--> 180                         o.__class__.__name__)
    181 
    182     def encode(self, o):

TypeError: Object of type 'int8' is not JSON serializable
arcondello commented 5 years ago

Need to know what schedule and initial are in 

 reverse_anneal_params = dict(anneal_schedule=schedule, initial_state=initial, reinitialize_state=False)

to diagnose.

JoelPasvolsky commented 5 years ago

Try these:

schedule = [[0.0, 1.0], [3.5, 0.3], [13.5, 0.3], [17.0, 1.0]]
initial = {1: 1, 2: 1, 3: -1, 4: 1, 7: -1, 8: 1, 9: -1, 10: 1, 11: -1, 13: 1, 15: -1, 16: -1, 17: 1, 18: 1, 19: -1, 20: 1, 21: 1, 22: -1, 23: 1, 24: -1, 25: 1, 26: 1, 27: 1, 28: 1, 31: -1, 32: 1, 33: -1, 34: -1, 35: 1, 36: -1, 37: -1, 38: 1, 39: 1, 40: -1, 41: -1, 42: -1, 43: 1, 44: -1, 45: -1, 46: -1, 47: 1, 49: -1, 50: 1, 51: -1, 52: -1, 54: -1, 55: 1, 56: -1, 57: -1, 58: 1, 61: 1, 62: 1, 64: 1, 65: 1, 66: 1, 67: 1, 68: -1, 69: 1, 71: 1, 73: 1, 74: -1, 75: -1, 76: 1, 77: 1, 78: 1, 79: -1, 81: -1, 83: -1, 87: -1, 88: 1, 95: 1, 104: -1, 105: 1, 108: 1, 111: 1, 112: -1, 114: -1, 115: 1, 116: 1, 117: -1, 118: 1, 119: -1, 121: -1, 122: -1, 123: -1, 124: 1, 125: -1, 126: -1, 127: 1, 128: -1, 129: 1, 130: 1, 131: -1, 132: 1, 133: -1, 134: -1, 135: 1, 136: -1, 137: -1, 138: -1, 139: -1, 140: 1, 141: 1, 142: 1, 143: 1, 144: -1, 145: -1, 146: -1, 147: -1, 148: 1, 149: -1, 150: 1, 151: -1, 152: 1, 153: -1, 154: -1, 155: 1, 156: -1, 157: 1, 158: 1, 159: 1, 160: 1, 161: -1, 162: 1, 163: 1, 164: -1, 165: -1, 166: 1, 167: -1, 168: 1, 169: 1, 170: -1, 171: -1, 172: -1, 173: 1, 174: -1, 175: 1, 176: 1, 177: -1, 178: -1, 179: -1, 180: -1, 181: -1, 182: 1, 183: -1, 184: 1, 185: 1, 186: 1, 187: -1, 188: 1, 189: -1, 190: 1, 191: 1, 192: -1, 193: -1, 194: -1, 195: 1, 196: -1, 197: -1, 198: 1, 199: -1, 201: 1, 202: -1, 203: -1, 204: -1, 205: -1, 206: 1, 207: -1, 208: -1, 209: 1, 210: -1, 211: -1, 212: 1, 213: -1, 214: -1, 215: 1, 216: 1, 217: 1, 218: -1, 219: -1, 220: 1, 221: -1, 222: -1, 223: 1, 224: 1, 225: -1, 226: 1, 227: 1, 228: -1, 229: -1, 230: 1, 232: 1, 233: 1, 234: 1, 235: -1, 236: 1, 237: -1, 238: 1, 239: -1, 240: 1, 241: 1, 242: -1, 243: 1, 244: -1, 245: 1, 246: 1, 247: 1, 248: -1, 249: -1, 250: -1, 251: 1, 252: -1, 253: 1, 254: 1, 255: -1, 256: -1, 257: 1, 258: -1, 259: 1, 261: 1, 262: -1, 263: 1, 264: 1, 265: -1, 266: -1, 267: -1, 268: -1, 269: -1, 270: -1, 271: -1, 272: -1, 273: 1, 274: 1, 275: 1, 276: 1, 277: -1, 278: 1, 279: 1, 280: 1, 281: 1, 282: 1, 283: 1, 284: -1, 285: 1, 286: -1, 287: 1, 288: -1, 289: 1, 290: -1, 291: -1, 292: -1, 293: 1, 294: -1, 295: -1, 296: -1, 297: 1, 298: 1, 299: -1, 300: 1, 301: 1, 302: -1, 303: 1, 304: -1, 305: -1, 306: -1, 307: -1, 308: 1, 309: -1, 310: -1, 311: 1, 312: -1, 313: 1, 314: -1, 315: 1, 316: -1, 317: -1, 318: 1, 319: 1, 320: 1, 321: 1, 322: -1, 323: 1, 324: 1, 325: 1, 326: 1, 327: 1, 329: -1, 330: -1, 331: 1, 332: -1, 333: -1, 334: -1, 335: 1, 336: -1, 337: 1, 338: -1, 339: 1, 340: 1, 341: 1, 342: -1, 343: 1, 344: -1, 345: 1, 346: 1, 347: -1, 348: 1, 349: -1, 350: 1, 351: -1, 352: 1, 353: 1, 354: -1, 355: -1, 356: -1, 357: 1, 358: -1, 359: -1, 360: 1, 361: 1, 362: 1, 363: -1, 364: 1, 365: -1, 366: 1, 368: -1, 369: -1, 370: 1, 371: 1, 372: 1, 373: -1, 374: -1, 375: 1, 376: 1, 377: -1, 378: 1, 379: 1, 381: 1, 382: 1, 383: -1, 384: 1, 385: -1, 386: 1, 387: -1, 388: -1, 389: 1, 390: 1, 391: -1, 392: 1, 393: 1, 394: -1, 395: 1, 396: 1, 397: -1, 398: 1, 399: 1, 400: 1, 401: 1, 402: 1, 403: -1, 404: 1, 405: 1, 406: 1, 407: 1, 408: 1, 409: 1, 410: -1, 411: 1, 412: -1, 413: -1, 414: -1, 415: -1, 416: 1, 417: -1, 418: 1, 419: 1, 420: -1, 421: 1, 422: -1, 423: 1, 424: 1, 425: -1, 426: 1, 427: 1, 428: -1, 429: -1, 430: 1, 431: -1, 432: -1, 433: 1, 434: -1, 435: 1, 436: 1, 437: -1, 438: -1, 439: 1, 440: 1, 442: -1, 443: -1, 444: -1, 445: 1, 446: -1, 447: -1, 448: -1, 449: 1, 450: 1, 451: -1, 452: 1, 453: -1, 454: 1, 455: 1, 456: 1, 457: -1, 458: 1, 459: -1, 460: 1, 461: -1, 462: 1, 463: -1, 464: -1, 465: -1, 466: 1, 467: -1, 468: 1, 469: -1, 470: -1, 471: 1, 472: -1, 473: 1, 474: -1, 475: 1, 476: 1, 477: -1, 478: -1, 479: 1, 480: -1, 481: 1, 482: -1, 483: -1, 484: -1, 485: -1, 486: 1, 487: -1, 488: 1, 489: 1, 490: 1, 491: 1, 492: -1, 493: 1, 494: 1, 495: 1, 496: -1, 497: -1, 498: -1, 499: 1, 500: 1, 501: -1, 502: -1, 503: -1, 504: -1, 505: -1, 506: -1, 507: 1, 508: -1, 509: -1, 510: -1, 511: -1, 512: 1, 513: -1, 514: 1, 515: 1, 516: -1, 517: 1, 518: -1, 519: -1, 520: -1, 521: 1, 522: -1, 523: 1, 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arcondello commented 5 years ago

Those actually work, turns out the issue was caused by dimod using numpy ints under the hood. So a single sample was a Mapping[int, np.int8].