This page was translated by the Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow কোয়ান্টাম সংকর কোয়ান্টাম-শাস্ত্রীয় মেশিন লার্নিং জন্য একটি লাইব্রেরী।

# 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 কোয়ান্টাম (TFQ) একটি হল কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং সংকর কোয়ান্টাম-শাস্ত্রীয় এমএল মডেলের দ্রুত প্রোটোটাইপিং জন্য লাইব্রেরী। কোয়ান্টাম আলগোরিদিম এবং অ্যাপ্লিকেশন গবেষণা TensorFlow মধ্যে থেকে গুগলের কোয়ান্টাম কম্পিউটিং অবকাঠামো, সমস্ত লিভারেজ পারবেন না।

TensorFlow কোয়ান্টাম কোয়ান্টাম তথ্য এবং সংকর কোয়ান্টাম-শাস্ত্রীয় মডেল নির্মাণের উপর গুরুত্ত্ব দেয়। এটা তোলে কম্পিউটিং আলগোরিদিম ও যুক্তিবিজ্ঞান মধ্যে পরিকল্পিত কোয়ান্টাম সংহত Cirq , এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্রিমিটিভের TensorFlow API গুলি, বিদ্যমান উচ্চ ক্ষমতা সম্পন্ন কোয়ান্টাম বর্তনী সিমুলেটর সহ সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রদান করে। আরও পড়ুন TensorFlow কোয়ান্টাম সাদা কাগজ

দিয়ে শুরু করুন ওভারভিউ , তারপর চালানো নোটবুক টিউটোরিয়াল