TensorFlow Quantum은 양자/고전 하이브리드 머신러닝을 위한 라이브러리입니다.

# 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)은 양자/고전 하이브리드 ML 모델의 신속한 프로토타입 제작을 위한 양자 머신러닝 라이브러리입니다. 양자 알고리즘 및 애플리케이션에 대한 연구는 TensorFlow 내에서 Google의 양자 연산 프레임워크를 활용할 수 있습니다.

TensorFlow Quantum은 양자 데이터양자/고전 하이브리드 모델 구축에 초점을 맞춥니다. Cirq로 설계된 양자 연산 알고리즘과 로직을 통합하며 기존의 TensorFlow API와 호환되는 양자 연산 프리미티브와 고성능 양자 회로 시뮬레이터를 제공합니다. 자세한 내용은 TensorFlow Quantum 백서를 참고하세요.

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