for item in set(df['lhs'].tolist() + df['rhs'].tolist()): G.add_node(item)

这段代码的作用是将 DataFrame 中的 'lhs' 和 'rhs' 两列中的所有不重复的元素作为节点添加到图 G 中。具体来说，它先将 'lhs' 和 'rhs' 这两列的所有元素合并成一个列表，然后将这个列表转换成集合去除重复元素。接着，它遍历这个集合中的所有元素，将每个元素作为一个节点添加到图 G 中。最终，图 G 中包含了所有不重复元素构成的节点。

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Traceback (most recent call last): File "E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py", line 1365, in _do_call return fn(*args) File "E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py", line 1350, in _run_fn target_list, run_metadata) File "E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py", line 1443, in _call_tf_sessionrun run_metadata) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [10816,256] rhs shape= [173056,256] [[{{node save/Assign_5}}]]

根据错误信息，看起来是在执行模型参数保存时出现了错误。具体地说，`Assign` 操作要求两个张量的形状匹配，但在这种情况下，左手边的张量形状为 `[10816, 256]`，右手边的张量形状为 `[173056, 256]`，这两个形状不匹配。

这可能是由于您在加载模型参数时，模型的定义与保存的参数形状不匹配导致的。请确保在加载模型参数之前，您已经构建了与保存参数相匹配的模型结构。

另外，还有一些其他原因可能导致此错误：
- 模型结构发生了更改，导致保存的参数与当前模型不匹配。
- 加载参数时，使用了错误的 checkpoint 文件或目录。

请检查您的代码，并确保加载参数的代码与保存参数的代码匹配，并且使用正确的 checkpoint 文件或目录。如果问题仍然存在，请提供更多关于代码的详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。