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

TensorFlow Quantum היא ספרייה ללמידה מכונה קלאסית קוואדית.

# 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) היא ספרייה ללימוד מכונות קוונטיות לאב טיפוס מהיר של דגמי ML קוואנטיים-קלאסיים היברידיים. מחקר באלגוריתמים ויישומים קוונטיים יכול למנף את מסגרות המחשוב הקוונטי של גוגל, וכל זאת מתוך TensorFlow.

TensorFlow Quantum מתמקד בנתוני קוונטים ובבניית מודלים קוונטיים-קלאסיים היברידיים . הוא משלב אלגוריתמי מחשוב קוונטי והיגיון מעוצבים ב- Cirq ומספק פרימיטיבי מחשוב קוונטים התואמים לממשקי API של TensorFlow קיימים, יחד עם סימולטורים של מעגלי קוונטים בעלי ביצועים גבוהים. קרא עוד בעיתון הלבן TensorFlow Quantum .

התחל עם סקירה כללית , ואז הפעל את הדרכות המחברת .