RSVP สำหรับกิจกรรม TensorFlow Everywhere ในพื้นที่ของคุณวันนี้!
หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API
Switch to English

TensorFlow Quantum คือไลบรารีสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงแบบควอนตัมคลาสสิกแบบผสมผสาน

# 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) เป็นไลบรารี การเรียนรู้ของเครื่องควอนตัม สำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วของแบบจำลอง ML แบบควอนตัมคลาสสิกแบบผสม การวิจัยในอัลกอริทึมควอนตัมและแอปพลิเคชันสามารถใช้ประโยชน์จากกรอบการคำนวณควอนตัมของ Google ได้ทั้งหมดจากภายใน TensorFlow

TensorFlow Quantum มุ่งเน้นไปที่ ข้อมูลควอนตัม และสร้าง แบบจำลองควอนตัมคลาสสิกแบบไฮบริด มันรวมอัลกอริธึมการคำนวณควอนตัมและตรรกะที่ออกแบบใน Cirq และมีพื้นฐานการคำนวณควอนตัมที่เข้ากันได้กับ TensorFlow API ที่มีอยู่พร้อมกับเครื่องจำลองวงจรควอนตัมประสิทธิภาพสูง อ่านเพิ่มเติมในเอกสาร ไวท์เปเปอร์ TensorFlow Quantum

เริ่มต้นด้วย ภาพรวม จากนั้นเรียกใช้ บทแนะนำของสมุดบันทึก