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ノイズは現代の量子コンピューターに存在します。量子ビットは、周囲の環境からの干渉、不完全な製造、TLS、場合によってはガンマ線の影響を受けやすくなっています。大規模なエラー訂正に到達するまで、今日のアルゴリズムはノイズの存在下でも機能し続けることができなければなりません。これにより、ノイズ下でのアルゴリズムのテストは、量子アルゴリズムを検証するための重要なステップになります/モデルは、今日の量子コンピューターで機能します。
このチュートリアルでは、高レベルのtfq.layers APIを介して、TFQでのノイズの多い回路シミュレーションの基本を探ります。
設定
pip install tensorflow==2.7.0 tensorflow-quantum
pip install -q git+https://github.com/tensorflow/docs
# Update package resources to account for version changes.
import importlib, pkg_resources
importlib.reload(pkg_resources)
<module 'pkg_resources' from '/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/pkg_resources/__init__.py'>
import random
import cirq
import sympy
import tensorflow_quantum as tfq
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Plotting
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow_docs as tfdocs
import tensorflow_docs.plots
2022-02-04 12:35:30.853880: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:271] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected
1.量子ノイズを理解する
1.1基本回路ノイズ
量子コンピューターのノイズは、そこから測定できるビットストリングサンプルに影響を与えます。これについて考え始めることができる直感的な方法の1つは、ノイズの多い量子コンピューターが、下の図のようにランダムな場所でゲートを「挿入」、「削除」、または「置換」することです。
この直感に基づいて、ノイズを処理する場合、単一の純粋な状態 \(|\psi \rangle\) を使用するのではなく、目的の回路のすべての可能なノイズのある実現のアンサンブル \(\rho = \sum_j p_j |\psi_j \rangle \langle \psi_j |\) を処理します。ここで、 \(p_j\) は、システムが \(|\psi_j \rangle\) にある確率を示します。
上の図を再検討すると、システムが完全に実行された時間の90％、またはこの1つのモードの障害だけでエラーが発生した時間の10％を事前に知っていた場合、アンサンブルは次のようになります。
\(\rho = 0.9 |\psi_\text{desired} \rangle \langle \psi_\text{desired}| + 0.1 |\psi_\text{noisy} \rangle \langle \psi_\text{noisy}| \)
回路でエラーが発生する可能性のある方法が1つ以上ある場合、アンサンブル \(\rho\) には2つ以上の項が含まれます（発生する可能性のある新しいノイズの多い認識ごとに1つ）。 \(\rho\) は、ノイズの多いシステムを表す密度行列と呼ばれます。
1.2チャネルを使用した回路ノイズのモデル化
残念ながら、実際には、回路でエラーが発生する可能性のあるすべての方法とその正確な確率を知ることはほぼ不可能です。あなたが作ることができる単純化した仮定は、あなたの回路の各操作の後に、その操作がどのようにエラーになるかを大まかに捕らえるある種のチャネルがあるということです。ノイズのある回路をすばやく作成できます。
def x_circuit(qubits):
"""Produces an X wall circuit on `qubits`."""
return cirq.Circuit(cirq.X.on_each(*qubits))
def make_noisy(circuit, p):
"""Add a depolarization channel to all qubits in `circuit` before measurement."""
return circuit + cirq.Circuit(cirq.depolarize(p).on_each(*circuit.all_qubits()))
my_qubits = cirq.GridQubit.rect(1, 2)
my_circuit = x_circuit(my_qubits)
my_noisy_circuit = make_noisy(my_circuit, 0.5)
my_circuit
my_noisy_circuit
ノイズのない密度行列 \(\rho\) は、次の方法で調べることができます。
rho = cirq.final_density_matrix(my_circuit)
np.round(rho, 3)
array([[0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
[0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
[0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
[0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 1.+0.j]], dtype=complex64)
そして、ノイズの多い密度行列 \(\rho\) ：
rho = cirq.final_density_matrix(my_noisy_circuit)
np.round(rho, 3)
array([[0.111+0.j, 0. +0.j, 0. +0.j, 0. +0.j],
[0. +0.j, 0.222+0.j, 0. +0.j, 0. +0.j],
[0. +0.j, 0. +0.j, 0.222+0.j, 0. +0.j],
[0. +0.j, 0. +0.j, 0. +0.j, 0.444+0.j]], dtype=complex64)
2つの異なる \( \rho \) 比較すると、ノイズが状態の振幅（および結果としてサンプリング確率）に影響を与えていることがわかります。ノイズのない場合は、常に \( |11\rangle \) 状態をサンプリングすることを期待します。しかし、ノイズの多い状態では、 \( |00\rangle \) または \( |01\rangle \) または \( |10\rangle \) placeholder14もサンプリングする確率がゼロではありません。
"""Sample from my_noisy_circuit."""
def plot_samples(circuit):
samples = cirq.sample(circuit + cirq.measure(*circuit.all_qubits(), key='bits'), repetitions=1000)
freqs, _ = np.histogram(samples.data['bits'], bins=[i+0.01 for i in range(-1,2** len(my_qubits))])
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.title('Noisy Circuit Sampling')
plt.xlabel('Bitstring')
plt.ylabel('Frequency')
plt.bar([i for i in range(2** len(my_qubits))], freqs, tick_label=['00','01','10','11'])
plot_samples(my_noisy_circuit)
ノイズがなければ、常に \(|11\rangle\)を取得します。
"""Sample from my_circuit."""
plot_samples(my_circuit)
ノイズをもう少し増やすと、目的の動作（ \(|11\rangle\) サンプリング）とノイズを区別することがますます難しくなります。
my_really_noisy_circuit = make_noisy(my_circuit, 0.75)
plot_samples(my_really_noisy_circuit)
2.TFQの基本ノイズ
ノイズが回路の実行にどのように影響するかを理解することで、TFQでノイズがどのように機能するかを調べることができます。 TensorFlow Quantumは、密度行列シミュレーションの代わりに、モンテカルロ/軌道ベースのシミュレーションを使用します。これは、密度行列シミュレーションのメモリの複雑さが、従来の完全密度行列シミュレーション方法では、大規模なシミュレーションを20キュービット未満に制限しているためです。モンテカルロ/軌道は、メモリ内のこのコストを時間の追加コストと交換します。 backend='noisy'オプションは、すべてのtfq.layers.Sample 、 tfq.layers.SampledExpectation 、およびtfq.layers.Expectationで使用できます（ Expectationの場合、これは必要なrepetitionsパラメーターを追加します）。
2.1TFQでのノイズの多いサンプリング
TFQと軌道シミュレーションを使用して上記のプロットを再作成するには、 tfq.layers.Sampleを使用できます。
"""Draw bitstring samples from `my_noisy_circuit`"""
bitstrings = tfq.layers.Sample(backend='noisy')(my_noisy_circuit, repetitions=1000)
numeric_values = np.einsum('ijk,k->ij', bitstrings.to_tensor().numpy(), [1, 2])[0]
freqs, _ = np.histogram(numeric_values, bins=[i+0.01 for i in range(-1,2** len(my_qubits))])
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.title('Noisy Circuit Sampling')
plt.xlabel('Bitstring')
plt.ylabel('Frequency')
plt.bar([i for i in range(2** len(my_qubits))], freqs, tick_label=['00','01','10','11'])
<BarContainer object of 4 artists>
2.2ノイズの多いサンプルベースの期待
ノイズの多いサンプルベースの期待値計算を行うには、 tfq.layers.SampleExpectationを使用できます。
some_observables = [cirq.X(my_qubits[0]), cirq.Z(my_qubits[0]), 3.0 * cirq.Y(my_qubits[1]) + 1]
some_observables
[cirq.X(cirq.GridQubit(0, 0)),
cirq.Z(cirq.GridQubit(0, 0)),
cirq.PauliSum(cirq.LinearDict({frozenset({(cirq.GridQubit(0, 1), cirq.Y)}): (3+0j), frozenset(): (1+0j)}))]
回路からのサンプリングを介して、ノイズのない期待値の推定値を計算します。
noiseless_sampled_expectation = tfq.layers.SampledExpectation(backend='noiseless')(
my_circuit, operators=some_observables, repetitions=10000
)
noiseless_sampled_expectation.numpy()
array([[-0.0028, -1. , 1.0264]], dtype=float32)
それらをノイズの多いバージョンと比較します。
noisy_sampled_expectation = tfq.layers.SampledExpectation(backend='noisy')(
[my_noisy_circuit, my_really_noisy_circuit], operators=some_observables, repetitions=10000
)
noisy_sampled_expectation.numpy()
array([[ 0.0242 , -0.33200002, 1.0138001 ],
[ 0.0108 , -0.0012 , 0.9502 ]], dtype=float32)
ノイズが \(\langle \psi | Z | \psi \rangle\) の精度に特に影響を与えており、 my_really_noisy_circuitが0に向かって非常に速く集中していることがわかります。
2.3ノイズの多い分析的期待値の計算
ノイズの多い分析的期待値の計算を行うことは、上記とほぼ同じです。
noiseless_analytic_expectation = tfq.layers.Expectation(backend='noiseless')(
my_circuit, operators=some_observables
)
noiseless_analytic_expectation.numpy()
array([[ 1.9106853e-15, -1.0000000e+00, 1.0000002e+00]], dtype=float32)
noisy_analytic_expectation = tfq.layers.Expectation(backend='noisy')(
[my_noisy_circuit, my_really_noisy_circuit], operators=some_observables, repetitions=10000
)
noisy_analytic_expectation.numpy()
array([[ 1.9106850e-15, -3.3359998e-01, 1.0000000e+00],
[ 1.9106857e-15, -3.8000005e-03, 1.0000001e+00]], dtype=float32)
3.ハイブリッドモデルと量子データノイズ
TFQでいくつかのノイズの多い回路シミュレーションを実装したので、ノイズのあるパフォーマンスとノイズのないパフォーマンスを比較対照することにより、ノイズが量子およびハイブリッド量子の古典的モデルにどのように影響するかを実験できます。モデルまたはアルゴリズムがノイズに対してロバストであるかどうかを確認するための最初の良いチェックは、次のような回路全体の脱分極モデルでテストすることです。
回路の各タイムスライス（モーメントと呼ばれることもあります）には、そのタイムスライスの各ゲート操作の後に脱分極チャネルが追加されています。脱分極チャネルは、確率l10n-placeholder19で \(\{X, Y, Z \}\) の1つを適用するか、確率 \(p\) \(1-p\)何も適用しない（元の操作を維持する）。
3.1データ
この例では、 tfq.datasetsモジュールで準備された回路をトレーニングデータとして使用できます。
qubits = cirq.GridQubit.rect(1, 8)
circuits, labels, pauli_sums, _ = tfq.datasets.xxz_chain(qubits, 'closed')
circuits[0]
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/quantum/spin_systems/XXZ_chain.zip 184451072/184449737 [==============================] - 2s 0us/step 184459264/184449737 [==============================] - 2s 0us/step
小さなヘルパー関数を作成すると、ノイズの多い場合とノイズのない場合のデータを生成するのに役立ちます。
def get_data(qubits, depolarize_p=0.):
"""Return quantum data circuits and labels in `tf.Tensor` form."""
circuits, labels, pauli_sums, _ = tfq.datasets.xxz_chain(qubits, 'closed')
if depolarize_p >= 1e-5:
circuits = [circuit.with_noise(cirq.depolarize(depolarize_p)) for circuit in circuits]
tmp = list(zip(circuits, labels))
random.shuffle(tmp)
circuits_tensor = tfq.convert_to_tensor([x[0] for x in tmp])
labels_tensor = tf.convert_to_tensor([x[1] for x in tmp])
return circuits_tensor, labels_tensor
3.2モデル回路を定義する
回路の形式の量子データがあるので、このデータをモデル化するための回路が必要になります。データの場合と同様に、オプションでノイズを含むこの回路を生成するヘルパー関数を記述できます。
def modelling_circuit(qubits, depth, depolarize_p=0.):
"""A simple classifier circuit."""
dim = len(qubits)
ret = cirq.Circuit(cirq.H.on_each(*qubits))
for i in range(depth):
# Entangle layer.
ret += cirq.Circuit(cirq.CX(q1, q2) for (q1, q2) in zip(qubits[::2], qubits[1::2]))
ret += cirq.Circuit(cirq.CX(q1, q2) for (q1, q2) in zip(qubits[1::2], qubits[2::2]))
# Learnable rotation layer.
# i_params = sympy.symbols(f'layer-{i}-0:{dim}')
param = sympy.Symbol(f'layer-{i}')
single_qb = cirq.X
if i % 2 == 1:
single_qb = cirq.Y
ret += cirq.Circuit(single_qb(q) ** param for q in qubits)
if depolarize_p >= 1e-5:
ret = ret.with_noise(cirq.depolarize(depolarize_p))
return ret, [op(q) for q in qubits for op in [cirq.X, cirq.Y, cirq.Z]]
modelling_circuit(qubits, 3)[0]
3.3モデルの構築とトレーニング
データとモデル回路が構築された状態で、必要となる最後のヘルパー関数は、ノイズの多いまたはノイズのないハイブリッド量子tf.keras.Modelの両方を組み立てることができる関数です。
def build_keras_model(qubits, depolarize_p=0.):
"""Prepare a noisy hybrid quantum classical Keras model."""
spin_input = tf.keras.Input(shape=(), dtype=tf.dtypes.string)
circuit_and_readout = modelling_circuit(qubits, 4, depolarize_p)
if depolarize_p >= 1e-5:
quantum_model = tfq.layers.NoisyPQC(*circuit_and_readout, sample_based=False, repetitions=10)(spin_input)
else:
quantum_model = tfq.layers.PQC(*circuit_and_readout)(spin_input)
intermediate = tf.keras.layers.Dense(4, activation='sigmoid')(quantum_model)
post_process = tf.keras.layers.Dense(1)(intermediate)
return tf.keras.Model(inputs=[spin_input], outputs=[post_process])
4.パフォーマンスを比較します
4.1ノイズのないベースライン
データ生成とモデル構築コードを使用して、ノイズのない設定とノイズの多い設定でモデルのパフォーマンスを比較対照できるようになりました。最初に、参照ノイズのないトレーニングを実行できます。
training_histories = dict()
depolarize_p = 0.
n_epochs = 50
phase_classifier = build_keras_model(qubits, depolarize_p)
phase_classifier.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.02),
loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# Show the keras plot of the model
tf.keras.utils.plot_model(phase_classifier, show_shapes=True, dpi=70)
noiseless_data, noiseless_labels = get_data(qubits, depolarize_p)
training_histories['noiseless'] = phase_classifier.fit(x=noiseless_data,
y=noiseless_labels,
batch_size=16,
epochs=n_epochs,
validation_split=0.15,
verbose=1)
Epoch 1/50 4/4 [==============================] - 1s 133ms/step - loss: 0.7212 - accuracy: 0.4688 - val_loss: 0.6834 - val_accuracy: 0.5000 Epoch 2/50 4/4 [==============================] - 0s 80ms/step - loss: 0.6787 - accuracy: 0.4688 - val_loss: 0.6640 - val_accuracy: 0.5000 Epoch 3/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.6637 - accuracy: 0.4688 - val_loss: 0.6529 - val_accuracy: 0.5000 Epoch 4/50 4/4 [==============================] - 0s 78ms/step - loss: 0.6505 - accuracy: 0.4688 - val_loss: 0.6423 - val_accuracy: 0.5000 Epoch 5/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.6409 - accuracy: 0.4688 - val_loss: 0.6322 - val_accuracy: 0.5000 Epoch 6/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.6300 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6187 - val_accuracy: 0.5000 Epoch 7/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.6171 - accuracy: 0.5781 - val_loss: 0.6007 - val_accuracy: 0.5000 Epoch 8/50 4/4 [==============================] - 0s 79ms/step - loss: 0.6008 - accuracy: 0.6250 - val_loss: 0.5825 - val_accuracy: 0.5833 Epoch 9/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.5864 - accuracy: 0.6406 - val_loss: 0.5610 - val_accuracy: 0.6667 Epoch 10/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.5670 - accuracy: 0.6719 - val_loss: 0.5406 - val_accuracy: 0.8333 Epoch 11/50 4/4 [==============================] - 0s 79ms/step - loss: 0.5474 - accuracy: 0.6875 - val_loss: 0.5173 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 12/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.5276 - accuracy: 0.7188 - val_loss: 0.4941 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 13/50 4/4 [==============================] - 0s 75ms/step - loss: 0.5066 - accuracy: 0.7500 - val_loss: 0.4686 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 14/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.4838 - accuracy: 0.7812 - val_loss: 0.4437 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 15/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.4618 - accuracy: 0.8281 - val_loss: 0.4182 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 16/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.4386 - accuracy: 0.8281 - val_loss: 0.3930 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 17/50 4/4 [==============================] - 0s 79ms/step - loss: 0.4158 - accuracy: 0.8438 - val_loss: 0.3673 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 18/50 4/4 [==============================] - 0s 79ms/step - loss: 0.3944 - accuracy: 0.8438 - val_loss: 0.3429 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 19/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.3735 - accuracy: 0.8594 - val_loss: 0.3203 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 20/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.3535 - accuracy: 0.8750 - val_loss: 0.2998 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 21/50 4/4 [==============================] - 0s 78ms/step - loss: 0.3345 - accuracy: 0.8906 - val_loss: 0.2815 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 22/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.3168 - accuracy: 0.8906 - val_loss: 0.2640 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 23/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.3017 - accuracy: 0.9062 - val_loss: 0.2465 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 24/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.2840 - accuracy: 0.9219 - val_loss: 0.2328 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 25/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.2700 - accuracy: 0.9219 - val_loss: 0.2181 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 26/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.2566 - accuracy: 0.9219 - val_loss: 0.2053 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 27/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.2445 - accuracy: 0.9375 - val_loss: 0.1935 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 28/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.2332 - accuracy: 0.9375 - val_loss: 0.1839 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 29/50 4/4 [==============================] - 0s 78ms/step - loss: 0.2227 - accuracy: 0.9375 - val_loss: 0.1734 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 30/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.2145 - accuracy: 0.9375 - val_loss: 0.1630 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 31/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.2047 - accuracy: 0.9375 - val_loss: 0.1564 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 32/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.1971 - accuracy: 0.9375 - val_loss: 0.1525 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 33/50 4/4 [==============================] - 0s 75ms/step - loss: 0.1894 - accuracy: 0.9531 - val_loss: 0.1464 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 34/50 4/4 [==============================] - 0s 74ms/step - loss: 0.1825 - accuracy: 0.9531 - val_loss: 0.1407 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 35/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.1771 - accuracy: 0.9531 - val_loss: 0.1330 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 36/50 4/4 [==============================] - 0s 75ms/step - loss: 0.1704 - accuracy: 0.9531 - val_loss: 0.1288 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 37/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.1647 - accuracy: 0.9531 - val_loss: 0.1237 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 38/50 4/4 [==============================] - 0s 80ms/step - loss: 0.1603 - accuracy: 0.9531 - val_loss: 0.1221 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 39/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.1551 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.1177 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 40/50 4/4 [==============================] - 0s 75ms/step - loss: 0.1509 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.1136 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 41/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.1466 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.1110 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 42/50 4/4 [==============================] - 0s 76ms/step - loss: 0.1426 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.1083 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 43/50 4/4 [==============================] - 0s 75ms/step - loss: 0.1386 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.1050 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 44/50 4/4 [==============================] - 0s 83ms/step - loss: 0.1362 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.0989 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 45/50 4/4 [==============================] - 0s 78ms/step - loss: 0.1324 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.0978 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 46/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.1290 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.0964 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 47/50 4/4 [==============================] - 0s 75ms/step - loss: 0.1265 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.0929 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 48/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.1234 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.0923 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 49/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.1213 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.0903 - val_accuracy: 1.0000 Epoch 50/50 4/4 [==============================] - 0s 77ms/step - loss: 0.1182 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.0885 - val_accuracy: 1.0000
そして、結果と精度を調べます。
loss_plotter = tfdocs.plots.HistoryPlotter(metric = 'loss', smoothing_std=10)
loss_plotter.plot(training_histories)
acc_plotter = tfdocs.plots.HistoryPlotter(metric = 'accuracy', smoothing_std=10)
acc_plotter.plot(training_histories)
4.2騒々しい比較
これで、ノイズの多い構造を持つ新しいモデルを作成し、上記と比較すると、コードはほぼ同じです。
depolarize_p = 0.001
n_epochs = 50
noisy_phase_classifier = build_keras_model(qubits, depolarize_p)
noisy_phase_classifier.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.02),
loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# Show the keras plot of the model
tf.keras.utils.plot_model(noisy_phase_classifier, show_shapes=True, dpi=70)
noisy_data, noisy_labels = get_data(qubits, depolarize_p)
training_histories['noisy'] = noisy_phase_classifier.fit(x=noisy_data,
y=noisy_labels,
batch_size=16,
epochs=n_epochs,
validation_split=0.15,
verbose=1)
Epoch 1/50 4/4 [==============================] - 8s 2s/step - loss: 0.8265 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.8369 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 2/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.7613 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.7695 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 3/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.7151 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.7290 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 4/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6915 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.7014 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 5/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6837 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6811 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 6/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6717 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6801 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 7/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6739 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6726 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 8/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6713 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6661 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 9/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6710 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6667 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 10/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6669 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6627 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 11/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6637 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6550 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 12/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6616 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6593 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 13/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6536 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6514 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 14/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6489 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6481 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 15/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6491 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6484 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 16/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6389 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6396 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 17/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6307 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6337 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 18/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6296 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6260 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 19/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6194 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6282 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 20/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6095 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6138 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 21/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.6075 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.5874 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 22/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.5981 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.5981 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 23/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.5823 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.5818 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 24/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.5768 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.5617 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 25/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.5651 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.5638 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 26/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.5496 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.5532 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 27/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.5340 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.5345 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 28/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.5297 - accuracy: 0.5156 - val_loss: 0.5308 - val_accuracy: 0.4167 Epoch 29/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.5120 - accuracy: 0.5312 - val_loss: 0.5224 - val_accuracy: 0.5000 Epoch 30/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.4992 - accuracy: 0.5781 - val_loss: 0.4921 - val_accuracy: 0.5833 Epoch 31/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.4823 - accuracy: 0.5938 - val_loss: 0.4975 - val_accuracy: 0.5000 Epoch 32/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.5025 - accuracy: 0.5781 - val_loss: 0.4814 - val_accuracy: 0.5000 Epoch 33/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.4655 - accuracy: 0.6562 - val_loss: 0.4391 - val_accuracy: 0.6667 Epoch 34/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.4552 - accuracy: 0.7031 - val_loss: 0.4528 - val_accuracy: 0.5833 Epoch 35/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.4516 - accuracy: 0.6719 - val_loss: 0.3993 - val_accuracy: 0.8333 Epoch 36/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.4320 - accuracy: 0.7656 - val_loss: 0.4225 - val_accuracy: 0.6667 Epoch 37/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.4060 - accuracy: 0.7656 - val_loss: 0.4001 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 38/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.3858 - accuracy: 0.7812 - val_loss: 0.4152 - val_accuracy: 0.8333 Epoch 39/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.3964 - accuracy: 0.7656 - val_loss: 0.3899 - val_accuracy: 0.7500 Epoch 40/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.3640 - accuracy: 0.8125 - val_loss: 0.3689 - val_accuracy: 0.7500 Epoch 41/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.3676 - accuracy: 0.7812 - val_loss: 0.3786 - val_accuracy: 0.7500 Epoch 42/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.3466 - accuracy: 0.8281 - val_loss: 0.3313 - val_accuracy: 0.8333 Epoch 43/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.3520 - accuracy: 0.8594 - val_loss: 0.3398 - val_accuracy: 0.8333 Epoch 44/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.3402 - accuracy: 0.8438 - val_loss: 0.3135 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 45/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.3253 - accuracy: 0.8281 - val_loss: 0.3469 - val_accuracy: 0.8333 Epoch 46/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.3239 - accuracy: 0.8281 - val_loss: 0.3038 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 47/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.2948 - accuracy: 0.8594 - val_loss: 0.3056 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 48/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.2972 - accuracy: 0.9219 - val_loss: 0.2699 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 49/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.3041 - accuracy: 0.8281 - val_loss: 0.2754 - val_accuracy: 0.9167 Epoch 50/50 4/4 [==============================] - 7s 2s/step - loss: 0.2944 - accuracy: 0.8750 - val_loss: 0.2988 - val_accuracy: 0.9167
loss_plotter.plot(training_histories)
acc_plotter.plot(training_histories)
