TorchQuantum: 基于 PyTorch 的量子计算框架

TorchQuantum 是一个基于 PyTorch 的量子计算框架,旨在为量子机器学习、量子神经网络和参数化量子电路的研究提供强大支持。该框架具有易用性强、可扩展性好、调试方便等特点,能够大幅加速量子计算领域的研究进展。

框架概述

TorchQuantum 的核心思想是将量子计算与 PyTorch 深度学习框架紧密结合。它支持在经典硬件上使用 PyTorch 模拟量子计算,包括状态向量模拟和脉冲模拟,可以在 GPU 上实现高性能计算。通过使用多个 GPU,TorchQuantum 甚至可以扩展到模拟 30 个以上量子比特的大规模量子系统。

该框架的主要受益群体包括:量子算法设计研究者、参数化量子电路训练专家、量子最优控制研究人员、量子机器学习和量子神经网络领域的科学家等。相比于 Qiskit 和 PennyLane 等其他量子计算框架,TorchQuantum 的主要优势在于动态计算图、自动梯度计算、快速 GPU 支持以及批处理模型张量化等特性。

TorchQuantum Logo

主要特性

TorchQuantum 具有以下几个突出特点:

基于 PyTorch 构建量子电路:可以像构建普通 PyTorch 模型一样轻松构建和模拟量子电路。
动态计算图:便于调试和分析量子计算过程。
自动梯度计算:通过 PyTorch 的 autograd 机制支持量子电路的梯度计算。
CPU/GPU 批处理:支持在 CPU 和 GPU 上进行批量推理和训练。
易于部署:可以方便地将模型部署到 IBMQ 等真实量子设备上。
混合经典-量子模型:支持构建混合的经典-量子模型。
脉冲级模拟:（即将推出）支持脉冲级别的量子模拟。

安装与使用

TorchQuantum 的安装非常简单,只需几个命令即可完成:

 git clone https://github.com/mit-han-lab/torchquantum.git
 cd torchquantum
 pip install --editable .

安装完成后,可以通过以下代码快速开始使用 TorchQuantum:

import torchquantum as tq
import torchquantum.functional as tqf

# 创建量子设备
qdev = tq.QuantumDevice(n_wires=2, bsz=5, device="cpu", record_op=True)

# 应用量子门操作
qdev.h(wires=0)
qdev.cnot(wires=[0, 1])

# 使用函数式接口
tqf.h(qdev, wires=1)
tqf.x(qdev, wires=1)

# 使用量子操作符
op = tq.RX(has_params=True, trainable=True, init_params=0.5)
op(qdev, wires=0)

# 打印当前状态
print(qdev)

# 获取 QASM 字符串
from torchquantum.plugin import op_history2qasm
print(op_history2qasm(qdev.n_wires, qdev.op_history))

# 在 Z 基上测量状态
print(tq.measure(qdev, n_shots=1024))

高级应用示例

TorchQuantum 支持构建复杂的量子神经网络模型。以下是一个量子全连接模型的示例:

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchquantum as tq
import torchquantum.functional as tqf

class QFCModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.n_wires = 4
        self.measure = tq.MeasureAll(tq.PauliZ)

        self.encoder_gates = [tqf.rx] * 4 + [tqf.ry] * 4 + 
                             [tqf.rz] * 4 + [tqf.rx] * 4
        self.rx0 = tq.RX(has_params=True, trainable=True)
        self.ry0 = tq.RY(has_params=True, trainable=True)
        self.rz0 = tq.RZ(has_params=True, trainable=True)
        self.crx0 = tq.CRX(has_params=True, trainable=True)

    def forward(self, x):
        bsz = x.shape[0]
        x = F.avg_pool2d(x, 6).view(bsz, 16)

        qdev = tq.QuantumDevice(n_wires=self.n_wires, bsz=bsz, device=x.device)

        for k, gate in enumerate(self.encoder_gates):
            gate(qdev, wires=k % self.n_wires, params=x[:, k])

        self.rx0(qdev, wires=0)
        self.ry0(qdev, wires=1)
        self.rz0(qdev, wires=3)
        self.crx0(qdev, wires=[0, 2])

        qdev.h(wires=3)
        qdev.sx(wires=2)
        qdev.cnot(wires=[3, 0])
        qdev.qubitunitary(wires=[1, 2], params=[[1, 0, 0, 0],
                                                [0, 1, 0, 0],
                                                [0, 0, 0, 1j],
                                                [0, 0, -1j, 0]])

        x = self.measure(qdev).reshape(bsz, 2, 2)

        x = x.sum(-1).squeeze()
        x = F.log_softmax(x, dim=1)

        return x

这个模型展示了如何使用 TorchQuantum 构建一个量子-经典混合神经网络,包括量子编码、量子门操作和测量等过程。

实际应用案例

TorchQuantum 在多个量子计算研究领域已经得到了广泛应用。以下是一些使用 TorchQuantum 的研究论文:

QuantumNAS: 用于鲁棒量子电路的噪声自适应搜索
QuantumNAT: 具有噪声注入、量化和归一化的量子噪声感知训练
QOC: 基于参数移位和梯度修剪的量子片上训练
变分量子脉冲学习
量子神经网络压缩
QuEst: 用于量子电路可靠性估计的图转换器

这些研究涵盖了量子电路设计、量子机器学习、量子优化等多个方向,展示了 TorchQuantum 在推动量子计算研究方面的强大能力。

未来展望

TorchQuantum 团队正在持续改进和扩展框架的功能。未来的发展方向包括:

支持更多量子门类型
优化统一描述编译以加速训练
支持除解析方法外的其他测量方式
改进爱因斯坦求和约定,支持多个量子比特共享一个字母,从而模拟更多量子比特
基于批量矩阵乘法的实现,解决可扩展性问题
支持从 TorchQuantum 到 Qiskit 的转换

这些改进将进一步增强 TorchQuantum 的功能和性能,使其能够应对更加复杂和大规模的量子计算任务。

结语

TorchQuantum 作为一个强大而灵活的量子计算框架,正在为量子计算研究提供重要支持。它将 PyTorch 的高效计算能力与量子计算的独特优势相结合,为研究人员提供了一个理想的工具。随着量子计算技术的不断发展,TorchQuantum 将在推动量子算法设计、量子机器学习和量子神经网络等领域的进步中发挥越来越重要的作用。

无论您是量子计算领域的研究者、学生还是工程师,TorchQuantum 都能为您的工作提供强大的支持。我们期待看到更多基于 TorchQuantum 的创新研究和应用,共同推动量子计算技术的发展。