量子计算与机器学习的结合是一个新兴的研究领域，称为量子机器学习。量子机器学习的目标是利用量子计算的优势，来加速机器学习的训练和推理过程，同时也可以为量子计算提供更好的应用场景和更高的应用价值。

本文将带你认识量子机器学习及量子机器学习框架VQNet，了解进行端到端训练与软硬件开发的高性能技术工具。

---

什么是量子计算以及量子机器学习？

量子计算是一种立足于量子力学叠加态（Superposition）与纠缠（Entanglement）特性的全新计算范式，其本质在于突破经典冯·诺依曼架构在高复杂度问题处理上的物理极限。

随着“后摩尔时代”逐步到来，传统计算资源在面对海量高维数据处理与超大规模参数优化等任务时已显现明显瓶颈。在此背景下，量子信息科学与人工智能深度交叉，催生了一个重要研究方向——量子机器学习（Quantum Machine Learning, QML）。

需要指出的是，量子机器学习并非算力的简单物理迁移，而是一种计算逻辑层面的深度重构。其核心优势在于：

1. 利用量子系统所处的希尔伯特空间（Hilbert Space）具备的指数级维度特性，将经典数据映射为高维量子态，在特征提取、核函数构造等关键环节中，展现出经典算法难以企及的潜能。

2. 在非凸优化、模式识别及生成模型等典型难题中，通过构建参数化量子电路（Variational Quantum Circuits, VQC），量子机器学习有望在特定任务上实现相对于经典算法的多项式级甚至指数级加速，为探索超越经典计算能力的智能系统提供了新的理论框架与技术路径。

---

为什么需要量子机器学习框架？

在科研与工程实践中，量子机器学习框架承担着至关重要的“中间件”角色。

一方面，框架通过提供高层抽象接口，屏蔽底层量子硬件在测控、噪声与物理实现层面的复杂性，实现算法逻辑与硬件实现的解耦。

另一方面，更为核心的是，量子机器学习框架通过引入自动微分机制，实现量子电路与经典神经网络的无缝融合，使混合量子–经典模型可以进行端到端训练。

这种混合计算架构显著降低了变分量子算法的开发门槛，为量子优势的验证与算法原型的快速迭代，提供了标准化、工程化的基础设施。

---

VQNet 框架介绍

VQNet 是由本源量子自主研发的高性能量子机器学习计算框架，面向量子计算与人工智能交叉研究，提供标准化、工程化的基础设施支持。

VQNet 以混合量子–经典（Hybrid Quantum-Classical）计算架构为核心设计目标，完整贯通了：

• 变分量子线路建模 

• 量子机器学习模拟训练 

• 云端真实量子计算机调用 

为研究人员与开发者提供从算法原型到真机验证的完整路径。

---

统一的量子机器学习编程范式

1. 深度学习风格的开发体验

VQNet 沿用了主流深度学习框架的编程范式，完整保留了：

• 模型结构定义 

• 数据加载

• 前向传播 

• 反向传播 

• 参数优化 

并在此基础上，将变分量子线路抽象为“可微计算层”，直接纳入统一计算图中。

使用VQNet编程进行变分量子线路定义

图1 量子变分线路编程代码

研究人员只需关注量子模块本身的构造，即可完成量子–经典混合模型的端到端训练。

2.模拟与真机的无缝切换

使用VQNet编程进行模型定义

图2 量子机器学习模型定义代码

VQNet 对异构算力资源进行了统一抽象：

• 在本地，可使用 pyqpanda3 高保真模拟器进行快速验证； 

• 在云端，可一键切换至本源量子云平台，调用真实量子计算机执行任务。 

通过配置参数即可完成模拟与真机的自由切换，大幅降低算法验证与迁移成本。

3.完整的训练与优化流程

使用VQNet编程进行训练迭代的代码

图3 量子机器学习训练迭代代码

VQNet 支持以标准方式构建量子–经典混合神经网络模型：

• 经典模块：Linear、Loss、Optimizer（如 Adam）等，覆盖模型构建、误差计算与参数更新等核心训练环节；

• 量子模块：参数化量子线路、量子门与测量算子，可作为可微计算层无缝接入模型结构；

• 底层能力：内置 100 余种张量（Tensor）算子、100 余个量子变分线路接口及 50 余个经典神经网络与优化模块，形成覆盖 经典 ML → 量子 ML → 混合模型 的完整开发工具链。

  ---

  量子机器学习的关键能力：自动微分

  得益于自动微分能力，用户可以在不依赖昂贵量子硬件的前提下，在本地经典计算机上高效完成变分量子算法的模拟训练与快速验证，为后续上真机运行和量子优势探索打下坚实基础。

  在量子机器学习中，能不能高效算梯度，直接决定了变分量子算法是否“跑得动、训得稳”。传统量子计算框架在经典计算机上模拟过程中，通常采用参数平移法（Parameter Shift Rule）来估计梯度。该方法需要为每一个可训练参数重复执行多次量子线路，随着参数规模扩大，线路采样次数线性增长，不仅计算成本高，也容易受到数值差分带来的截断误差影响，成为量子模型在经典计算机上规模化训练的主要瓶颈。

  VQNet 从底层计算模型出发，对这一问题进行了系统性重构：

  引入经典深度学习中的反向模式自动微分（Reverse-Mode AD），利用链式法则在计算图中传播梯度。 将参数化量子门视为可微算子，量子线路不再是“黑箱执行单元”，而是被纳入统一的可微计算图。 实现一次前向 + 一次反向，完成全量梯度计算无需为每个参数反复重采样量子线路。

  这一机制带来的核心优势非常直接：

• 梯度计算复杂度由参数漂移法的 O(N) 降至 O(1) ；

• 显著减少线路调用次数，降低训练成本 ；

• 有效抑制数值差分带来的截断误差 ；

• 模型训练更快、更稳、更易扩展。

  ---

  与主流机器学习生态的深度融合

  VQNet 面向当前主流机器学习开源生态（尤其是 PyTorch 体系）做了后端无关与组件可互操作的设计，使量子模块能够以更低成本融入既有的训练流水线与工具链：

• 在框架层面，VQNet 提供通用抽象 API，支持通过 set_backend 灵活切换计算后端（如 VQNet 自研引擎或 PyTorch），在不改动上层模型结构的情况下完成运行环境迁移； 

• 在数据层面，PyTorch 后端模式下，VQNet 的核心数据结构 QTensor 会映射为 torch.Tensor，从而直接复用 PyTorch 丰富的原生算子库； 

• 在模型层面，VQNet 通过扩展 torch.nn.Module 形成 QModule 抽象，将量子变分模块与经典神经网络模块进行统一封装，保持与主流深度学习开发范式一致； 

• 在生态层面，得益于上述兼容性，用户可更顺畅地对接 PEFT、LLaMA-Factory 等开源工具库，在原有工程体系上探索量子-经典混合建模，以及“量子增强”的大模型微调等前沿方向。​

• 编辑

  VQNet 是本源量子面向量子机器学习研究打造的全栈式量子机器学习框架，其核心价值体现在：

• 统一抽象量子与经典算力资源 

• 支持模拟与真机的灵活切换 

• 内置高效的自动微分训练机制 

• 深度兼容主流机器学习生态 

它让量子机器学习不再停留在“理论与实验室验证”，而是迈向工程化、可复现、可扩展的新阶段。

---

📌 点击直达官方文档与示例

• 操作系统：Windows / Linux（x86）、macOS（ARM） 

• Python 版本：3.10 – 3.12 

• 安装方式：pip install vqnet