TensorFlow Quantum هي مكتبة للتعلم الآلي الكمي الكلاسيكي المختلط.
# 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) هي مكتبة تعلم الآلة الكمومية للنماذج الأولية السريعة لنماذج ML الهجينة الكلاسيكية الكم. يمكن للبحث في الخوارزميات والتطبيقات الكمومية الاستفادة من أطر الحوسبة الكمومية من Google ، وكل ذلك من داخل TensorFlow.
يركز TensorFlow Quantum على البيانات الكمية وبناء نماذج الكم الكلاسيكية الهجينة . إنه يدمج خوارزميات الحوسبة الكمية والمنطق المصمم في Cirq ، ويوفر بدائل الحوسبة الكمية المتوافقة مع واجهات برمجة تطبيقات TensorFlow الحالية ، إلى جانب محاكيات الدوائر الكمومية عالية الأداء. اقرأ المزيد في الورقة البيضاء TensorFlow Quantum .
ابدأ بالنظرة العامة ، ثم قم بتشغيل دروس الكمبيوتر الدفتري .
