TensorFlow Quantum 是一种量子-经典混合机器学习库。
# 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) 是一个量子机器学习库,可用于快速设计量子-经典机器学习混合模型的原型。您在研究量子算法和应用时,可以利用 Google 的量子计算框架,所有这些框架都可以在 TensorFlow 中找到。
TensorFlow Quantum 侧重于量子数据和构建量子-经典混合模型。它集成了在 Cirq 中设计的量子计算算法和逻辑,并提供与现有 TensorFlow API 兼容的量子计算基元,还提供高性能量子电路模拟器。如需了解详情,请参阅 TensorFlow Quantum 白皮书。