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 .