TensorFlow Quantum (TFQ) adalah kerangka kerja Python untuk pembelajaran mesin kuantum . Sebagai framework aplikasi, TFQ memungkinkan peneliti algoritme kuantum dan peneliti aplikasi ML memanfaatkan framework komputasi kuantum Google, semuanya dari dalam TensorFlow.
TensorFlow Quantum berfokus pada data kuantum dan membangun model klasik kuantum hybrid . Ini menyediakan alat untuk menyisipkan algoritma kuantum dan logika yang dirancang di Cirq dengan TensorFlow. Pemahaman dasar tentang komputasi kuantum diperlukan untuk menggunakan TensorFlow Quantum secara efektif.
Untuk memulai TensorFlow Quantum, lihat panduan instalasi dan baca beberapa tutorial notebook yang dapat dijalankan.
Desain
TensorFlow Quantum mengimplementasikan komponen yang diperlukan untuk mengintegrasikan TensorFlow dengan perangkat keras komputasi kuantum. Untuk itu, TensorFlow Quantum memperkenalkan dua tipe data primitif:
- Sirkuit kuantum —Ini mewakili sirkuit kuantum yang ditentukan Cirq dalam TensorFlow. Buat kumpulan sirkuit dengan ukuran berbeda-beda, mirip dengan kumpulan titik data bernilai nyata yang berbeda.
- Jumlah Pauli —Mewakili kombinasi linier produk tensor operator Pauli yang ditentukan dalam Cirq. Seperti sirkuit, buatlah kumpulan operator dengan ukuran berbeda-beda.
Dengan menggunakan primitif ini untuk merepresentasikan sirkuit kuantum, TensorFlow Quantum menyediakan operasi berikut:
- Sampel dari distribusi keluaran kumpulan rangkaian.
- Hitung nilai ekspektasi kumpulan jumlah Pauli pada kumpulan sirkuit. TFQ mengimplementasikan penghitungan gradien yang kompatibel dengan propagasi mundur.
- Simulasikan kumpulan sirkuit dan status. Meskipun memeriksa semua amplitudo keadaan kuantum secara langsung di seluruh sirkuit kuantum tidak efisien dalam skala besar di dunia nyata, simulasi keadaan dapat membantu peneliti memahami bagaimana sirkuit kuantum memetakan keadaan ke tingkat presisi yang mendekati tepat.
Baca selengkapnya tentang implementasi TensorFlow Quantum di panduan desain .
Laporkan masalah
Laporkan bug atau permintaan fitur menggunakan pelacak masalah TensorFlow Quantum .