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TensorFlow Quantum

TensorFlow Quantum (TFQ) ist ein Python-Framework für quantenmaschinelles Lernen . Als Anwendungsframework ermöglicht TFQ Quantenalgorithmusforschern und ML-Anwendungsforschern, die Quantencomputer-Frameworks von Google innerhalb von TensorFlow zu nutzen.

TensorFlow Quantum konzentriert sich auf Quantendaten und den Aufbau hybrider quantenklassischer Modelle . Es bietet Werkzeuge zum Verschachteln von Quantenalgorithmen und Logik, die in Cirq mit TensorFlow entwickelt wurden. Ein grundlegendes Verständnis des Quantencomputers ist erforderlich, um TensorFlow Quantum effektiv nutzen zu können.

Um mit TensorFlow Quantum zu beginnen, lesen Sie die Installationsanleitung und lesen Sie einige der ausführbaren Notebook-Tutorials durch .

Design

TensorFlow Quantum implementiert die Komponenten, die zur Integration von TensorFlow in Quantencomputerhardware erforderlich sind. Zu diesem Zweck führt TensorFlow Quantum zwei Datentyp-Grundelemente ein:

  • Quantenschaltung - Dies ist eine Cirq-definierte Quantenschaltung innerhalb von TensorFlow. Erstellen Sie Stapel von Schaltkreisen unterschiedlicher Größe, ähnlich wie Stapel von Datenpunkten mit unterschiedlichen realen Werten.
  • Pauli-Summe - Repräsentieren Sie lineare Kombinationen von Tensorprodukten von Pauli-Operatoren, die in Cirq definiert sind. Erstellen Sie wie Schaltkreise Stapel von Operatoren unterschiedlicher Größe.

TensorFlow Quantum verwendet diese Grundelemente zur Darstellung von Quantenschaltungen und bietet die folgenden Operationen:

  • Stichprobe aus Ausgangsverteilungen von Schaltungsstapeln.
  • Berechnen Sie den Erwartungswert von Chargen von Pauli-Summen auf Chargen von Schaltkreisen. TFQ implementiert eine Backpropagation-kompatible Gradientenberechnung.
  • Simulieren Sie Stapel von Schaltkreisen und Zuständen. Während die Untersuchung aller Quantenzustandsamplituden direkt in einer Quantenschaltung in der realen Welt im Maßstab ineffizient ist, kann die Zustandssimulation den Forschern helfen, zu verstehen, wie eine Quantenschaltung Zustände auf ein nahezu genaues Maß an Präzision abbildet.

Weitere Informationen zur Implementierung von TensorFlow Quantum finden Sie im Design Guide .

Probleme melden

Melden Sie Fehler oder Funktionsanforderungen mit dem TensorFlow Quantum Issue Tracker .