TensorFlow क्वांटम हाइब्रिड क्वांटम-शास्त्रीय मशीन लर्निंग के लिए एक लाइब्रेरी है।
# 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 क्वांटम (TFQ) हाइब्रिड क्वांटम-शास्त्रीय ML मॉडल के रैपिड प्रोटोटाइप के लिए एक क्वांटम मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है। क्वांटम एल्गोरिदम और अनुप्रयोगों में अनुसंधान Google के क्वांटम कंप्यूटिंग ढांचे का लाभ उठा सकता है, सभी TensorFlow के भीतर से।
TensorFlow क्वांटम क्वांटम डेटा और हाइब्रिड क्वांटम-शास्त्रीय मॉडल के निर्माण पर केंद्रित है। यह Cirq में डिज़ाइन किए गए क्वांटम कंप्यूटिंग एल्गोरिदम और तर्क को एकीकृत करता है, और उच्च-प्रदर्शन क्वांटम सर्किट सिमुलेटर के साथ मौजूदा TensorFlow APIs के साथ संगत क्वांटम कंप्यूटिंग प्राइमेटिव प्रदान करता है। TensorFlow क्वांटम श्वेत पत्र में और पढ़ें।
सिंहावलोकन से शुरू करें, फिर नोटबुक ट्यूटोरियल चलाएं।
