TensorFlow Quantum היא ספרייה ללמידת מכונה היברידית קוונטית-קלאסית.
# A hybrid quantum-classical model. model = tf.keras.Sequential([ # Quantum circuit data comes in inside of tensors. tf.keras.Input(shape=(), dtype=tf.dtypes.string), # Parametrized Quantum Circuit (PQC) provides output # data from the input circuits run on a quantum computer. tfq.layers.PQC(my_circuit, [cirq.Z(q1), cirq.X(q0)]), # Output data from quantum computer passed through model. tf.keras.layers.Dense(50) ])
TensorFlow Quantum (TFQ) היא ספריית למידת מכונות קוונטית ליצירת אב טיפוס מהיר של מודלים היברידיים של ML קוונטים-קלאסיים. מחקר באלגוריתמים ויישומים קוונטיים יכול למנף את מסגרות המחשוב הקוונטי של גוגל, הכל מתוך TensorFlow.
TensorFlow Quantum מתמקדת בנתונים קוונטיים ובבניית מודלים קוונטיים-קלאסיים היברידיים . הוא משלב אלגוריתמי מחשוב קוונטי ולוגיקה שתוכננו ב- Cirq , ומספק פרימיטיבים של מחשוב קוונטי התואמים לממשקי API קיימים של TensorFlow, יחד עם סימולטורים של מעגלים קוונטיים בעלי ביצועים גבוהים. קרא עוד במאמר הלבן של TensorFlow Quantum .
התחל עם הסקירה הכללית , ולאחר מכן הפעל את מדריכי המחברת .
