mindquantum.framework.MQN2AnsatzOnlyLayer

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class mindquantum.framework.MQN2AnsatzOnlyLayer(expectation_with_grad, weight='normal')[源代码]

仅包含ansatz线路的量子神经网络，ansatz线路的参数是可训练的参数，网络输出测量值的模方。

参数：

  • expectation_with_grad (GradOpsWrapper) - 梯度算子，接收encoder数据和ansatz数据，并返回期望值和参数相对于期望的梯度值。

  • weight (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 卷积核的初始化器。它可以是Tensor、字符串、Initializer或数字。指定字符串时，可以使用 'TruncatedNormal'、 'Normal'、 'Uniform'、 'HeUniform' 和 'XavierUniform' 分布以及常量'One'和'Zero'分布中的值。支持别名 'xavier_uniform'、 'he_uniform'、 'ones' 和 'zeros'。同时支持大写和小写。有关更多详细信息，请参阅Initializer的值。默认值： 'normal'。

输入：

  • enc_data (Tensor) - encoder数据，即要编码为量子态的Tensor。

输出：

Tensor，hamiltonian的期望值。

异常：

  • ValueError - 如果 weight 的shape长度不等于1，并且 weight 的shape[0]不等于 weight_size。

支持平台：

GPU, CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore as ms
>>> from mindquantum.core.circuit import Circuit
>>> from mindquantum.core.operators import Hamiltonian, QubitOperator
>>> from mindquantum.framework import MQN2AnsatzOnlyLayer
>>> from mindquantum.simulator import Simulator
>>> ms.set_seed(43)
>>> ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE, device_target="CPU")
>>> circ = Circuit().ry('a', 0).h(0).rx('b', 0)
>>> ham = Hamiltonian(QubitOperator('Z0'))
>>> sim = Simulator('mqvector', 1)
>>> grad_ops = sim.get_expectation_with_grad(ham, circ)
>>> net =  MQN2AnsatzOnlyLayer(grad_ops)
>>> opti = ms.nn.Adam(net.trainable_params(), learning_rate=0.1)
>>> train_net = ms.nn.TrainOneStepCell(net, opti)
>>> for i in range(100):
...     train_net()
>>> net.weight.asnumpy()
array([ 0.05957557, -1.5686936 ], dtype=float32)
>>> net()
Tensor(shape=[1], dtype=Float32, value= [ 1.56737148e-08])