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TensorFlow Quantum は、量子古典ハイブリッド機械学習のためのライブラリです。

# 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)は、量子古典ハイブリッド ML モデルのラピッド プロトタイピング用の量子機械学習ライブラリです。量子アルゴリズムとアプリケーションの研究において、Google の量子コンピューティング フレームワークをすべて TensorFlow 内で活用できます。

TensorFlow Quantum は、「量子データ」と「量子古典ハイブリッド モデル」の構築に重点を置いています。Cirq で設計された量子計算アルゴリズムとロジックを統合し、既存の TensorFlow API と互換性のある量子計算プリミティブを、高性能な量子回路シミュレータとともに提供します。詳しくは、TensorFlow Quantum のホワイト ペーパーをご覧ください。

概要から始めて、ノートブック チュートリアルを行ってください。