Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow Quantum

TensorFlow Quantum (TFQ) - это среда Python для квантового машинного обучения . В качестве платформы приложения TFQ позволяет исследователям квантовых алгоритмов и исследователям приложений машинного обучения использовать инфраструктуры квантовых вычислений Google, и все это из TensorFlow.

TensorFlow Quantum фокусируется на квантовых данных и построении гибридных квантово-классических моделей . Он предоставляет инструменты для чередования квантовых алгоритмов и логики, разработанных в Cirq с помощью TensorFlow. Для эффективного использования TensorFlow Quantum требуется базовое понимание квантовых вычислений.

Чтобы начать работу с TensorFlow Quantum, прочтите руководство по установке и ознакомьтесь с некоторыми учебными пособиями по запускаемым блокнотам .

дизайн

TensorFlow Quantum реализует компоненты, необходимые для интеграции TensorFlow с оборудованием для квантовых вычислений. С этой целью TensorFlow Quantum вводит два примитива типов данных:

  • Квантовая схема - это определенная Cirq квантовая схема в TensorFlow. Создавайте пакеты схем разного размера, похожие на пакеты различных точек данных с действительным значением.
  • Сумма Паули - представленные линейные комбинации тензорных произведений операторов Паули, определенных в Cirq. Подобно схемам, создавайте группы операторов разного размера.

Используя эти примитивы для представления квантовых схем, TensorFlow Quantum предоставляет следующие операции:

  • Выборка из выходных распределений пакетов схем.
  • Рассчитайте математическое ожидание пакетов сумм Паули по пакетам схем. TFQ реализует вычисление градиента, совместимое с обратным распространением.
  • Моделируйте пакеты схем и состояний. Хотя проверка амплитуд всех квантовых состояний непосредственно по всей квантовой схеме неэффективна в масштабе реального мира, моделирование состояний может помочь исследователям понять, как квантовая схема отображает состояния с почти точным уровнем точности.

Подробнее о реализации TensorFlow Quantum читайте в руководстве по дизайну .

Сообщить о проблемах

Сообщайте об ошибках или запросах функций с помощью трекера проблем TensorFlow Quantum .