TensorFlow Quantum 是一種混合量子-古典機器學習程式庫。

# 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) 是量子機器學習程式庫,適用於快速建立混合量子-古典 ML 模型原型。量子演算法和應用程式研究可以充分運用 Google 的量子運算架構,一切都在 TensorFlow 中完成。

TensorFlow Quantum 專注於量子資料和建構混合量子-古典模型。它整合了在 Cirq 中設計的量子運算演算法和邏輯,並提供與現有 TensorFlow API 相容的量子運算基本元件,以及高效能量子電路模擬器。如要瞭解詳情,請參閱 TensorFlow Quantum 白皮書

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