Python-PennyLane是一个跨平台的Python库用于量子机器学习自动微分和混合量子经典计算的优化下载

weixin_39820835 2019-12-29 07:00:13

PennyLane是一个跨平台的Python库，用于量子机器学习，自动微分和混合量子经典计算的优化
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PennyLane是一个跨平台的Python库，用于量子机器学习，自动微分和混合量子经典计算的优化

PennyLane是一个跨平台的Python库，用于量子机器学习，自动微分和混合量子经典计算的优化 PennyLane 是一个跨平台的 Python 库，用于量子计算机的可微分编程。以与神经网络相同的方式训练量子计算机。 PennyLane 为量子机器学习、量子计算、量子化学和混合量子经典计算提供开源工具。 https://pennylane.ai/qml 提供了大量示例、教程和演示。主要特点设备独立。访问 Xanadu Strawberry Fields、IBM Q、Google Cirq、Rigetti Forest 和 Microsoft QDK 的量子硬件和模拟器。两全其美。通过将量子硬件连接到 PyTorch、TensorFlow、Keras 和 NumPy 来构建混合模型。遵循渐变。硬件友好的量子电路自动微分。包括电池。用于量子机器学习、优化和量子化学的内置工具。入门关于量子机器学习的介绍，我们在 PennyLane 的量子机器学习页面上提供了一些指南和资源：什么是量子机器学习？ QML 教程和演示常见问题关键概念词汇表

PennyLane是一个跨平台的Python库，用于对量子计算机进行可区分的编程。以与神经网络相同的方式训练量子计算机。 PennyLane提供了用于量子机器学习的开源工具，PennyLane是一个跨平台的Python库，用于对量子计算机进行可区分的编程。以与神经网络相同的方式训练量子计算机。 PennyLane提供了用于量子机器学习，量子计算，量子化学和混合量子经典计算的开源工具。可从https://pennylane.ai/qml获得大量示例，教程和演示。关键特性独立于设备。从IB的Xanadu Strawberry Fields访问量子硬件和模拟器

PennyLane-Qiskit插件 PennyLane-Qiskit插件将Qiskit量子计算框架与PennyLane的量子机器学习功能集成在一起。是一个跨平台的Python库，用于量子机器学习，自动微分和混合量子经典计算的优化。是用于量子计算的开源框架。特征提供与PennyLane一起使用的三种设备： qiskit.aer ， qiskit.basicaer和qiskit.ibmq 。这些设备提供对各种后端的访问，包括可通过云访问的IBM硬件。在提供商之间支持各种PennyLane运营和期望值。将Qiskit的高性能模拟器和硬件后端支持与PennyLane的自动差异化和优化相结合。安装此插件需要Python 3.5及更高版本，以及PennyLane和Qiskit。可以使用pip完成此插件以及所有依赖项的安装： pip install pennylane-q

PennyLane-Cirq插件 PennyLane-Cirq插件将Cirq量子计算框架与PennyLane的量子机器学习功能集成在一起。是一个跨平台的Python库，用于量子机器学习，自动微分和混合量子经典计算的优化。是用于量子计算的软件库。插件文档可以在这里找到： : 。特征提供对内置Cirq后端的访问，包括cirq.simulator和cirq.mixedsimulator 通过cirq.pasqal提供对Pasqal中性原子装置的cirq.pasqal 通过cirq.qsim和cirq.qsimh设备提供对模拟器qsim和qsimh的cirq.qsim 支持所有PennyLane核心功能安装此插件需要Python 3.6或更高版本，以及PennyLane和Cirq。可以使用pip完成此插件以及所有依赖项的安装： $ pip install penn

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