TensorFlow Quantum (TFQ) — это фреймворк Python для квантового машинного обучения . В качестве платформы приложений TFQ позволяет исследователям квантовых алгоритмов и разработчикам приложений машинного обучения использовать платформы квантовых вычислений Google, и все это из TensorFlow.
TensorFlow Quantum фокусируется на квантовых данных и построении гибридных квантово-классических моделей . Он предоставляет инструменты для чередования квантовых алгоритмов и логики, разработанных в Cirq , с TensorFlow. Для эффективного использования TensorFlow Quantum необходимо базовое понимание квантовых вычислений.
Чтобы начать работу с TensorFlow Quantum, ознакомьтесь с руководством по установке и прочтите некоторые обучающие материалы по работоспособному блокноту .
Дизайн
TensorFlow Quantum реализует компоненты, необходимые для интеграции TensorFlow с оборудованием квантовых вычислений. С этой целью TensorFlow Quantum вводит два примитива типа данных:
- Квантовая схема — представляет собой квантовую схему, определенную Cirq в TensorFlow. Создавайте пакеты схем разного размера, аналогичные пакетам различных точек данных с действительными значениями.
- Сумма Паули — представляет линейные комбинации тензорных произведений операторов Паули, определенных в Cirq. Подобно схемам, создавайте группы операторов разного размера.
Используя эти примитивы для представления квантовых схем, TensorFlow Quantum предоставляет следующие операции:
- Выборка из выходных распределений партий схем.
- Вычислите математическое ожидание групп сумм Паули на группах схем. TFQ реализует расчет градиента, совместимый с обратным распространением ошибки.
- Моделируйте пакеты схем и состояний. Хотя проверка всех амплитуд квантовых состояний непосредственно по всей квантовой схеме в реальном мире неэффективна, моделирование состояний может помочь исследователям понять, как квантовая схема отображает состояния с почти точным уровнем точности.
Подробнее о реализации TensorFlow Quantum читайте в руководстве по проектированию .
Сообщить о проблемах
Сообщайте об ошибках или запросах функций с помощью системы отслеживания проблем TensorFlow Quantum .