同步操作将从 MindSpore/mindquantum 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
MindQuantum是基于华为开源自研AI框架MindSpore开发的高性能量子-经典混合计算框架,能高效的生成多种变分量子线路,支持量子模拟、量子组合优化、量子机器学习等NISQ算法,性能达到业界领先水平。结合HiQ量子计算云平台,MindQuantum可以作为广大的科研人员、老师和学生快速设计和体验量子计算的高效解决方案。
pip install https://hiq.huaweicloud.com/download/mindspore/cpu/x86_64/mindspore-1.3.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 请根据本机的python版本选择合适的安装包,如本机为python 3.7,则可将上面命令中的
cp38-cp38
修改为cp37-cp37m
。
pip install https://hiq.huaweicloud.com/download/mindquantum/any/mindquantum-0.2.0-py3-none-any.whl -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。
从代码仓下载源码
cd ~
git clone https://gitee.com/mindspore/mindquantum.git
编译安装MindQuantum
cd ~/mindquantum
python setup.py install --user
MindQuantum API文档请查看文档链接
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'
通过Docker也可以在Mac系统或者Windows系统中使用Mindquantum。具体参考Docker安装指南.
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。
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
有关安装指南、教程和API的更多详细信息,请参阅用户文档。
查看MindSpore如何进行开放治理。
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