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 데이터와 양자/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.