MindQuantum

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• MindQuantum介绍
• 安装教程
  • 确认系统环境信息
  • 源码安装
  • pip安装
• 验证是否成功安装
• 注意事项
• 快速入门
• 文档
• 社区
  • 治理
• 贡献
• 许可证

MindQuantum介绍

MindQuantum是结合MindSpore和HiQ开发的量子机器学习框架，支持多种量子神经网络的训练和推理。得益于华为HiQ团队的量子计算模拟器和MindSpore高性能自动微分能力，MindQuantum能够高效处理量子机器学习、量子化学模拟和量子优化等问题，性能达到业界TOP1，为广大的科研人员、老师和学生提供了快速设计和验证量子机器学习算法的高效平台。

安装教程

确认系统环境信息

• 硬件平台确认为Linux系统下的CPU，并支持avx指令集。
• 参考MindSpore安装指南，完成MindSpore的安装，要求至少1.2.0版本。
• 其余依赖请参见setup.py

源码安装

1. 从代码仓下载源码

   cd ~
   git clone https://gitee.com/mindspore/mindquantum.git

2. 编译安装MindQuantum

   cd ~/mindquantum
   python setup.py install --user

pip安装

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.2.0-rc1/MindQuantum/ubuntu_x86/mindquantum-0.1.0-py3-none-any.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 在联网状态下，安装whl包时会自动下载MindQuantum安装包的依赖项（依赖项详情参见setup.py），其余情况需自行安装。

验证是否成功安装

执行如下命令，如果没有报错No module named 'mindquantum'，则说明安装成功。

python -c 'import mindquantum'

注意事项

运行代码前请设置量子模拟器运行时并行内核数，例如设置并行内核数为4，可运行如下代码：

export OMP_NUM_THREADS=4

对于大型服务器，请根据模型规模合理设置并行内核数以达到最优效果。

快速入门

关于如何快速搭建参数化量子线路和量子神经网络，并进行训练，请点击查看MindQuantum使用教程

文档

有关安装指南、教程和API的更多详细信息，请参阅用户文档。

社区

治理

查看MindSpore如何进行开放治理。

贡献

欢迎参与贡献。更多详情，请参阅我们的贡献者Wiki。

许可证

Apache License 2.0