TensorFlow Quantum は、量子古典ハイブリッド機械学習のためのライブラリです。
# 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)は、量子古典ハイブリッド ML モデルのラピッド プロトタイピング用の量子機械学習ライブラリです。量子アルゴリズムとアプリケーションの研究において、Google の量子コンピューティング フレームワークをすべて TensorFlow 内で活用できます。
TensorFlow Quantum は、「量子データ」と「量子古典ハイブリッド モデル」の構築に重点を置いています。Cirq で設計された量子計算アルゴリズムとロジックを統合し、既存の TensorFlow API と互換性のある量子計算プリミティブを、高性能な量子回路シミュレータとともに提供します。詳しくは、TensorFlow Quantum のホワイト ペーパーをご覧ください。
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