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TensorFlow Quantum ist eine Bibliothek für hybrides quantenklassisches maschinelles Lernen.

# 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 Quantum (TFQ) ist eine Bibliothek für maschinelles Quantenlernen zum schnellen Prototyping von hybriden quantenklassischen ML-Modellen. Die Erforschung von Quantenalgorithmen und -anwendungen kann die Quantencomputer-Frameworks von Google nutzen, die alle aus TensorFlow stammen.

TensorFlow Quantum konzentriert sich auf Quantendaten und den Aufbau hybrider quantenklassischer Modelle . Es integriert in Cirq entwickelte Quantencomputeralgorithmen und -logik und bietet Quantencomputerprimitive, die mit vorhandenen TensorFlow-APIs kompatibel sind, sowie leistungsstarke Quantenschaltungssimulatoren. Lesen Sie mehr im TensorFlow Quantum Whitepaper .

Beginnen Sie mit der Übersicht und führen Sie dann die Notebook-Tutorials aus .