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TensorFlow क्वांटम

TensorFlow Quantum (TFQ) क्वांटम मशीन लर्निंग के लिए पायथन फ्रेमवर्क है। एक आवेदन ढांचे के रूप में, TFQ Google के क्वांटम कंप्यूटिंग ढांचे का लाभ उठाने के लिए क्वांटम एल्गोरिथ्म शोधकर्ताओं और एमएल एप्लिकेशन शोधकर्ताओं को अनुमति देता है, सभी TensorFlow के भीतर से।

TensorFlow क्वांटम क्वांटम डेटा और हाइब्रिड क्वांटम-शास्त्रीय मॉडल के निर्माण पर केंद्रित है। यह TensorFlow के साथ Cirq में डिज़ाइन किए गए क्वांटम एल्गोरिदम और तर्क को इंटरलेव करने के लिए उपकरण प्रदान करता है। TensorFlow Quantum का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग की एक बुनियादी समझ आवश्यक है।

TensorFlow Quantum के साथ आरंभ करने के लिए, इंस्टॉल गाइड देखें और कुछ रन करने योग्य नोटबुक ट्यूटोरियल के माध्यम से पढ़ें।

डिज़ाइन

TensorFlow क्वांटम क्वांटम कंप्यूटिंग हार्डवेयर के साथ TensorFlow को एकीकृत करने के लिए आवश्यक घटकों को लागू करता है। उस अंत तक, TensorFlow Quantum ने दो डेटा टाइप प्राइमिटिव का परिचय दिया:

  • क्वांटम सर्किट — यह TensorFlow के भीतर एक Cirq- परिभाषित क्वांटम सर्किट का प्रतिनिधित्व करता है। अलग-अलग आकार के सर्किट के बैच बनाएं, विभिन्न वास्तविक-मूल्यवान डेटा पॉइंट्स के बैचों के समान।
  • पाउली राशि -सीरक में परिभाषित पौली ऑपरेटरों के दसियों उत्पादों के रेखीय रैखिक संयोजन। सर्किट की तरह, अलग-अलग आकार के ऑपरेटरों के बैच बनाएं।

क्वांटम सर्किटों का प्रतिनिधित्व करने के लिए इन प्राथमिकताओं का उपयोग करते हुए, TensorFlow Quantum निम्नलिखित ऑपरेशन प्रदान करता है:

  • सर्किट के बैचों के आउटपुट वितरण से नमूना।
  • सर्किट के बैचों पर पाउली रकम के बैचों की उम्मीद के मूल्य की गणना करें। TFQ backpropagation- संगत ग्रेडिएंट गणना लागू करता है।
  • सर्किट और राज्यों के बैचों का अनुकरण करें। एक क्वांटम सर्किट में सीधे सभी क्वांटम राज्य आयामों का निरीक्षण करते समय वास्तविक दुनिया में बड़े पैमाने पर अक्षमता है, राज्य सिमुलेशन शोधकर्ताओं को यह समझने में मदद कर सकता है कि क्वांटम सर्किट नक्शे सटीक रूप से सटीक स्तर तक कैसे पहुंचते हैं।

डिज़ाइन गाइड में TensorFlow क्वांटम कार्यान्वयन के बारे में और पढ़ें।

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