דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow Quantum

TensorFlow Quantum (TFQ) היא מסגרת פייתון ללימוד מכונות קוונטיות . כמסגרת יישום, TFQ מאפשרת לחוקרי אלגוריתמים קוונטיים וחוקרי יישומי ML למנף את מסגרות המחשוב הקוונטי של גוגל, וכל זאת מתוך TensorFlow.

TensorFlow Quantum מתמקד בנתוני קוונטים ובבניית מודלים קוונטיים-קלאסיים היברידיים . הוא מספק כלים אלגוריתמים קוונטיים interleave ולוגיקה מעוצב Cirq עם TensorFlow. הבנה בסיסית של מחשוב קוונטי נדרשת כדי להשתמש ביעילות TensorFlow Quantum.

כדי להתחיל לעבוד עם TensorFlow קוונטית, לראות את להתקין מדריך ולקרוא דרך כמה Runnable הדרכות המחברת .

לְעַצֵב

TensorFlow Quantum מיישם את הרכיבים הדרושים לשילוב TensorFlow עם חומרת מחשוב קוונטית. לשם כך, TensorFlow Quantum מציגה שני פרימיטיבים של דאטה:

  • מעגל קוונטי - זה מייצג מעגל קוונטי מוגדר Cirq בתוך TensorFlow. צור קבוצות של מעגלים בגודל משתנה, בדומה לחבילות של פרטי נתונים שונים המוערכים באמת.
  • סכום פאולי - שילובים ליניאריים מגוונים של מוצרי טנסור של מפעילי פאולי שהוגדרו ב- Cirq. כמו מעגלים, צור קבוצות של מפעילים בגודל משתנה.

באמצעות פרימיטיבים אלה לייצוג מעגלי קוונטים, TensorFlow Quantum מספק את הפעולות הבאות:

  • דוגמה מהפצות הפלט של קבוצות מעגלים.
  • חשב את ערך הציפייה של קבוצות של סכומי פאולי על קבוצות מעגלים. TFQ מיישם חישוב שיפוע תואם לפרופראציה.
  • הדמו קבוצות של מעגלים ומצבים. בעוד שבדיקת כל משרדי המצב הקוונטי ישירות לאורך מעגל קוונטי אינה יעילה בקנה מידה בעולם האמיתי, הדמיית מצבים יכולה לעזור לחוקרים להבין כיצד מעגל קוונטי ממפה מצבים לרמת דיוק כמעט מדויקת.

קרא עוד על יישום TensorFlow Quantum במדריך העיצוב .

דווח על בעיות

דווח על באגים או בקשות לתכונות באמצעות גשש הנושא TensorFlow Quantum .