用于Qulacs的PennyLane插件
pennylane-qulacs的Python项目详细描述
PennylaneQulacs插件集成了Qulacs量子计算框架和PennyLane的 量子机器学习能力。在
PennyLane是一个用于量子机器的跨平台Python库 混合量子经典计算的学习、自动微分和优化。在
Qulacs是一个用C++编写的GPU支持的量子计算软件库。在
插件文档可以在这里找到：https://pennylane-qulacs.readthedocs.io/en/latest/。在
特点
- 通过qulacs.simulator设备提供对Qulacs模拟器后端的访问
- 支持所有PennyLane核心功能
安装
这个插件需要python3.6或更高版本，以及PennyLane和 库拉克斯。这个插件的安装，以及所有的依赖，都可以完成 使用pip：
$ pip install pennylane-qulacs["cpu"]
请注意，您需要包括是否安装CPU版本 （pennylane-qulacs["cpu"]）或GPU版本（pennylane-qulacs["gpu"]） 以确保正确安装。否则Qulacs将需要 独立安装：
^{pr2}$或者，您可以通过导航到顶部，从source code安装PennylaneQulacs 目录和运行：
$ python setup.py install
注意
Qulacs支持通过OpenMP并行执行。要设置的编号 在需要更新环境的模拟过程中使用的线程 变量OMP_NUM_THREADS。可以使用UNIX命令进行设置：
export OMP_NUM_THREADS = 8
其中8可以替换为您希望使用的线程数。通过 默认的Qulac使用所有可用线程。要恢复默认行为， 只需删除环境变量。可以使用UNIX命令执行此操作：
unset OMP_NUM_THREADS
有关的详细信息，请参阅OpenMP documentation page for OMP_NUM_THREADS或here 如何使用环境变量。在
依赖性
PennyLane Qulacs要求安装以下库：
- Python>；=3.6
以及以下Python包：
如果您当前没有安装Python3，我们建议您 Anaconda for Python 3，打包的Python的分布式版本 科学计算。在
测试
为了测试PennylaneQulacs插件是否正常工作，您可以运行
$ make test在源文件夹中。在
文档
要构建HTML文档，请转到顶层目录并运行：
$ make docs
然后可以在doc/_build/html/目录中找到该文档。在
贡献
我们欢迎大家的贡献-只需将这个插件的存储库分叉，然后生成一个 pull request包含你的贡献。 此插件的所有贡献者都将作为发布者列出。在
我们还鼓励bug报告、新特性和增强的建议，甚至是到酷项目的链接 或者在PennyLane上构建的应用程序。在
支持
- 源代码：https://github.com/PennyLaneAI/pennylane-qulacs
- 问题跟踪器：https://github.com/PennyLaneAI/pennylane-qulacs/issues
- PennyLane论坛：https://discuss.pennylane.ai
如果您有问题，请通过在我们的Github问题跟踪器上发布问题来通知我们，或者 在论坛上问一个问题。在
许可证
PennylaneQulacs插件是^{str1}$free和^{str1}$开源，发布于 Apache License, Version 2.0。在
- 项目
标签：
欢迎加入QQ群-->： 979659372
