mindquantum.framework.MQN2Layer

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。