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

TensorFlow Quantum - это библиотека для гибридного квантово-классического машинного обучения.

# 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) является библиотекой квантового машинного обучения для быстрого прототипирования гибридных квантово-классических моделей ML. Исследования в области квантовых алгоритмов и приложений могут использовать среды квантовых вычислений Google, все из TensorFlow.

TensorFlow Quantum фокусируется на квантовых данных и построении гибридных квантово-классических моделей . Он объединяет алгоритмы и логику квантовых вычислений, разработанные в Cirq , и предоставляет примитивы квантовых вычислений, совместимые с существующими API TensorFlow, а также высокопроизводительные имитаторы квантовых цепей. Подробнее читайте в официальном документе TensorFlow Quantum .

Начните с обзора , затем запустите учебники для ноутбуков .