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 .
