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qml

量子机器学习与PennyLane的教程和演示资料

本项目包含量子机器学习和其他量子计算主题的详细资料,并提供使用PennyLane进行可微编程的Python代码示例。内容包括完整的教程和操作指南,帮助深入理解量子计算。所有教程均可运行,并可下载为Jupyter笔记本和Python脚本,适合学习与研究。

项目介绍:PennyLane 的量子机器学习项目

QML 项目是关于量子机器学习和其他量子计算主题的一个丰富资源仓库。项目中包含大量的 Python 代码演示,这些演示是使用 PennyLane 编写的。PennyLane 是一个用于量子计算的跨平台 Python 库,专注于可微分编程。

项目内容

QML 项目的内容以教程、演示和操作指南的形式呈现,用户可以通过这些材料深入了解量子计算。所有教程都是完整可执行的,用户可以将其下载为 Jupyter 笔记本和 Python 脚本进行学习和使用。

如何贡献

项目欢迎用户通过提交流程请求来贡献新演示,提供量子计算最新论文或成果的实现。

添加演示

  • 演示是以可执行的 Python 脚本形式编写的,执行过程中可导入 pyproject.toml 中所列的包。
  • 图形会通过 Matplotlib 自动渲染并展示在 QML 网站上,尽量保证脚本执行时间在 10 分钟以内。
  • 演示文件名需以 tutorial_ 开头,存储在 demonstrations 目录中。建议避免使用 autograd,推荐使用 Jaxtorch
  • 演示应该避免使用 LaTeX 宏,图像可以通过特殊语法添加。
  • 在演示中加入作者照片、简介和元数据文件。

每个演示都需要经过代码审查,确保质量和正确性。有关贡献的详细步骤和相关标准,可以参阅项目中提供的文档

依赖管理

项目使用 pyproject.toml 文件管理依赖,推荐使用 Poetry 工具安装所有依赖。

安装依赖

  • 安装 Poetry 后,运行以下命令以设置环境:
    make environment
    
  • master 分支使用 PennyLane 的最新稳定版,而 dev 分支包含最新开发版本。
  • 要仅安装构建网站所需的基本依赖而不执行演示代码,可以使用:
    make environment BASE_ONLY=true
    

添加新的依赖项或编辑现有依赖

  • 所有新依赖项需添加到 pyproject.toml 中,并尽可能精确限制版本。
  • 更新依赖项需同步 Poetry 锁文件,避免对现有包版本产生影响。

构建和本地运行

在本地构建网站可以运行 make html 命令,生成的 HTML 文件将储存在 _build/html 中,可以在浏览器中打开 index.html 查看已构建站点。

支持

如有任何问题,可以在 GitHub 上提交问题,我们致力于提供友好和安全的环境。

许可证

项目中的材料和演示是免费的、开源的,遵循 Apache 2.0 许可证。custom_directives.py 文件遵循 BSD 3-Clause 许可证。

通过这种详细的介绍,用户可以全面了解 QML 项目,并积极参与到项目的开发和贡献中去。

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