mindquantum.framework.MQN2Layer =============================== .. py:class:: mindquantum.framework.MQN2Layer(expectation_with_grad, weight='normal') 包含encoder线路和ansatz线路的量子神经网络,encoder线路将经典数据编码成量子态,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,并返回期望值的绝对值和参数相对于期望的梯度值的平方。 - **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期望绝对值的平方。 **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`。