VQNet Changelog

[v2.11.0] - 2024-03-01

Added

• 添加新的 QNG （量子自然梯度）API 和演示。

• 添加量子电路优化，例如 wrapper_single_qubit_op_fuse , wrapper_commute_controlled , wrapper_merge_rotations api 和 demo。

• 添加 CY`, SparseHamiltonian , HermitianExpval 。

• 添加 is_csr、 is_dense、 dense_to_csr 、 csr_to_dense 。

• 添加 QuantumBatchAsyncQcloudLayer 支持pyqpanda的QCloud真实芯片计算， expval_qcloud。

• 添加基于NCCL的单节点下多GPU分布式计算数据并行模型训练的相关接口实现 nccl_average_parameters_allreduce, nccl_average_parameters_reduce, nccl_average_grad_allreduce, nccl_average_grad_reduce 以及控制NCCL初始化以及相关操作的类 NCCL_api。

• 添加量子线路进化策略梯度计算方法 `QuantumLayerES`接口。

Changed

• 将 VQC_CSWAP 电路重构为 CSWAP。

• 删除旧的 QNG 文档。

• 从 pyvqnet.qnn.vqc 中删除函数和类无用的 num_wires 参数。

• 重构 MeasureAll, Probability api。

• 为 QuantumMeasure 增加qtype参数。

Fixed

• 将 QuantumMeasure 的 slots 改为 shots。

[v2.10.0] - 2023-12-30

Added

• 增加了pyvqnet.qnn.vqc下的新接口:IsingXX、IsingXY、IsingYY、IsingZZ、SDG、TDG、PhaseShift、MutliRZ、MultiCnot、MultixCnot、ControlledPhaseShift、SingleExcitation、DoubleExcitation、VQC_AllSinglesDoubles,ExpressiveEntanglingAnsatz等；

• 支持adjoint梯度计算的pyvqnet.qnn.vqc.QuantumLayerAdjoint接口;

• 支持originIR与VQC相互转换的功能;

• 支持统计VQC模型中的经典和量子模块信息;

• 增加量子经典神经网络混合模型下的两个案例：基于小样本的量子卷积神经网络模型、用于手写数字识别的量子核函数模型;

• 增加对arm芯片Mac的支持;

[v2.9.0] - 2023-11-15

Added

• 增加了xtensor接口定义，支持经典神经网络模块自动并行和CPU/GPU多后端，包含对多维数组的常用数学，逻辑，矩阵计算，以及常见的经典神经网络层，优化器等150余个接口。

Changed

• 从本版本开始，版本号从2.0.8 升级为2.9.0。

• 自本版本开始，软件包上传到 https://pypi.originqc.com.cn， 使用 pip install pyvqnet --index-url https://pypi.originqc.com.cn 安装。

[v2.0.8] - 2023-09-26

Added

• 增加了现有接口支持complex128、complex64、double、float、uint8、int8、bool、int16、int32、int64等类型计算。

• Linux版本支持gpu下的计算,需要cuda11.7版本cudatoolkit以及nvidia驱动。

• 基于vqc的基础逻辑门：Hadamard、CNOT、I、RX、RY、PauliZ、PauliX、PauliY、S、RZ、RXX、RYY、RZZ、RZX、X1、Y1、Z1、U1、U2、U3、T、SWAP、P、TOFFOLI、CZ、CR。

• 基于vqc的组合量子线路：VQC_HardwareEfficientAnsatz、VQC_BasicEntanglerTemplate、VQC_StronglyEntanglingTemplate、VQC_QuantumEmbedding、VQC_RotCircuit、VQC_CRotCircuit、VQC_CSWAPcircuit、VQC_Controlled_Hadamard、VQC_CCZ、VQC_FermionicSingleExcitation、VQC_FermionicDoubleExcitation、VQC_UCCSD、VQC_QuantumPoolingCircuit、VQC_BasisEmbedding、VQC_AngleEmbedding、VQC_AmplitudeEmbedding、VQC_IQPEmbedding。

• 基于vqc的测量方法：VQC_Purity、VQC_VarMeasure、VQC_DensityMatrixFromQstate、Probability、MeasureAll。

[v2.0.7] - 2023-07-03

Added

• 经典神经网络，增加kron，gather,scatter,broadcast_to接口。

• 增加对不同数据精度支持：数据类型dtype支持kbool,kuint8,kint8,kint16,kint32,kint64,kfloat32,kfloat64,kcomplex64,kcomplex128.分别代表C++的 bool,uint8_t,int8_t,int16_t,int32_t,int64_t,float,double,complex<float>,complex<double>.

• 支持python 3.8，3.9，3.10三个版本。

Changed

• QTensor 以及Module类的init函数增加 dtype 参数。对QTensor索引、 部分神经网络层的输入进行了类型限制。

• 量子神经网络，由于MacOS兼容性问题，去掉了Mnist_Dataset，CIFAR10_Dataset接口。

[v2.0.6] - 2023-02-22

Added

• 经典神经网络，增加接口：multinomial,pixel_shuffle,pixel_unshuffle,为QTensor增加numel，增加CPU动态内存池功能，为Parameter增加init_from_tensor接口。

• 经典神经网络，增加接口：Dynamic_LSTM,Dynamic_RNN,Dynamic_GRU。

• 经典神经网络，增加接口：pad_sequence,pad_packed_sequence,pack_pad_sequence。

• 量子神经网络，增加接口：CCZ,Controlled_Hadamard,FermionicSingleExcitation,UCCSD,QuantumPoolingCircuit,

• 量子神经网络，增加接口：Quantum_Embedding,Mnist_Dataset,CIFAR10_Dataset,grad，Purity。

• 量子神经网络，增加示例：基于梯度裁剪，quanvolution,量子线路表达力，贫瘠高原，量子强化学习QDRL。

Changed

• API文档，重构内容结构，增加 量子机器学习研究 模块，将 VQNet2ONNX模块 改为 其他函数 。

Fixed

• 经典神经网络，解决相同随机种子跨平台产生不同正态分布的问题。

• 量子神经网络，实现expval，ProbMeasure，QuantumMeasure 对QPanda GPU虚拟机的支持。

[v2.0.5] - 2022-12-25

Added

• 经典神经网络，增加log_softmax实现，增加模型转ONNX的接口export_model函数。

• 经典神经网络，支持当前已有的绝大多数经典神经网络模块转换为ONNX，详情参考API文档 “VQNet2ONNX模块”。

• 量子神经网络，增加VarMeasure,MeasurePauliSum,Quantum_Embedding,SPSA等接口

• 量子神经网络，增加LinearGNN,ConvGNN,ConvGNN，QMLP,量子自然梯度，量子随机parameter-shift算法，DoublySGD算法等。

Changed

• 经典神经网络，为BN1d,BN2d接口增加维度检查。

Fixed

• 解决maxpooling参数检查的bug。

• 解决[::-1]的切片bug。

[v2.0.4] - 2022-09-20

Added

• 经典神经网络，增加LayernormNd实现，支持多维数据layernorm计算。

• 经典神经网络，增加CrossEntropyLoss以及NLL_Loss损失函数计算接口，支持1维~N维输入。

• 量子神经网络，增加常用线路模板：HardwareEfficientAnsatz,StronglyEntanglingTemplate,BasicEntanglerTemplate。

• 量子神经网络，增加计算量子比特子系统互信息的Mutal_info接口、Von Neumann 熵VB_Entropy、密度矩阵DensityMatrixFromQstate。

• 量子神经网络，增加量子感知器算法例子QuantumNeuron，增加量子傅里叶级数算法例子。

• 量子神经网络，增加支持多进程加速运行量子线路的接口QuantumLayerMultiProcess。

Changed

• 经典神经网络，支持组卷积参数group，空洞卷积dilation_rate，任意数值padding作为一维卷积Conv1d、二维卷积Conv2d、反卷积ConvT2d的参数。

• 在相同维度的数据跳过广播操作，减少不必要运行逻辑。

Fixed

• 解决stack函数在部分参数下计算错误的问题。

[v2.0.3] - 2022-07-15

Added

• 增加支持stack,双向的循环神经网络接口：RNN, LSTM, GRU

• 增加常用计算性能指标的接口：MSE,RMSE, MAE, R_Square, precision_recall_f1_2_score, precision_recall_f1_Multi_scoreprecision_recall_f1_N_score, auc_calculate

• 增加量子核SVM的算法示例

Changed

• 加快QTensor数据过多时候的print速度

• Windows和linux下使用openmp加速运算。

Fixed

• 解决部分python import方式无法导入的问题

• 解决批归一化BN层重复计算的问题

• 解决QTensor.reshape,transpose接口无法计算梯度的bug

• 为tensor.power接口增加入参形状判断

[v2.0.2] - 2022-05-15

Added

• 增加topK, argtoK

• 增加cumsum

• 增加masked_fill

• 增加triu,tril

• 增加QGAN生成随机分布的示例

Changed

• 支持高级切片索引和普通切片索引

• matmul支持3D,4D张量运算

• 修改HardSigmoid函数实现

Fixed

• 解决卷积，批归一化，反卷积，池化层等层没有缓存内部变量，导致一次前传后多次反传时计算梯度的问题

• 修正QLinear层的实现和示例

• 解决MAC在conda环境中导入VQNet时候 Image not load的问题。

[v2.0.1] - 2022-03-30

Added

• 增加基本数据结构QTensor接口100余个，包括创建函数，逻辑函数，数学函数，矩阵操作。

• 增加基本神经网络网络函数14个，包括卷积，反卷积，池化等。

• 增加损失函数4个，包括MSE,BCE,CCE,SCE等。

• 增加激活函数10个，包括ReLu，Sigmoid，ELU等。

• 增加优化器6个，包括SGD,RMSPROP,ADAM等。

• 增加机器学习示例：QVC,QDRL,Q-KMEANS,QUnet，HQCNN，VSQL,量子自编码器。

• 增加量子机器学习层：QuantumLayer，NoiseQuantumLayer。