[活动体验] 5月1.2.0版本体验

# 版本号截图 通过以下命令 ```bash pip install --upgrade mindspore ``` 升级mindspore到最新。然后输出版本号。 ![mindspore_1.2.0 (2).png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202105/02/1333411cjv7ra5uvqcxdge.png) # 硬件平台和操作系统 X86 PC Ubuntu 20.04 ![u20gtx1660.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202105/02/131703lca0mfwlbwwopqk6.png) # 体验内容 ## 量子机器学习(MindQuantum)初体验 ### 安装MindQuantum ![install_mindquantum.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202105/02/142158in44lje0em0mxbcw.png) 开始想要通过 ```bash pip install mindquantum ``` 命令来安装,发现找不到这个库。然后尝试添加源 ```sh pip install mindquantum -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 同样无法安装。后来几经查找,找到了如下的安装命令,安装成功了。 ``` 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 ``` ### 实践《参数化量子线路教程》 #### 导入依赖模块。尝试使用非参数门Y门,与含参数门RY门 ![1.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202105/02/1341452h2qwfxhygnyxbg8.png) #### 使用CircuitEngine线路引擎来搭建量子线路 ![2.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202105/02/134332jhajytlasvs3otzh.png) #### 使用装饰器来搭建量子线路 ![3.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202105/02/134620tg8ciiwm2vvevj1b.png) #### 给装饰器传入更多的参数来供线路生成时使用 ![4.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202105/02/134802b6s8gvaxiprfqk28.png) #### 通过往量子线路中不断地添加作用在不同比特上的量子门,可以更便捷的完成量子线路的搭建 ![5.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202105/02/135009znzg23thwvgfv2jl.png) #### 搭建量子神经网络 通过装饰器的方式生成了Encoder线路和Ansatz线路。并利用generate_pqc_operator方法来产生一个线路模拟算子,对该量子线路进行模拟计算,并求取量子神经网络的输出对各参数的梯度值。 ![6.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202105/02/140206c2rcifsbimmknkv2.png) 上面的三个结果分别表示量子神经网络的输出值、编码线路中参数的梯度值和带训练Ansatz线路中参数的梯度值。 #### 通过no_grad方法指定不需要计算梯度的量子线路不求导。 ![61.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202105/02/140341zuq6hzg9y24zqxcw.png) 从输出可以看出,编码线路参数的导数都为零。 到此,完成了教程中的内容。 对于量子神经网络与参数化量子线路有了一个直观的初步认识。 # 个人邮箱 **unseenme@163.com**