VQNet Changelog¶

[v2.17.0] - 2025-4-22¶

Added¶

增加了张量网络后端实现量子线路模块功能，增加基础逻辑门、测量、复杂量子线路支持。
增加了张量网络后端对大比特量子线路构建功能实现。
增加QTensor.swapaxes接口，为swapaxis的别名。

Changed¶

使用openblas进行矩阵运算。
使用sleef进行CPU SIMD运算。
删除qnn.MeasurePauliSum。
当torch低于2.4.0版本时候，使用torch后端计算抛出警告。

Fixed¶

解决保存和载入模型时候QMachine states无法载入的问题。
解决layernorm，groupnorm当affine=False时候的问题。
解决 QuantumLayerAdjoint在eval模式下的问题。
解决 toCPU() 的bug。
解决 BatchNorm1d,BatchNorm2d, BatchNormNd 在affine=False 的bug。

[v2.16.0] - 2025-1-15¶

Added¶

增加使用pyqpanda3进行量子线路计算的接口。
MeasureAll接口支持复合泡利算符。
增加DataParallelVQCAdjointLayer以及DataParallelVQCLayer接口。

Changed¶

移除ONNX过时功能,移除集成pyqpanda的绝大部分接口,保留示例代码中使用的部分接口。
VQC_QuantumEmbedding接口修改
安装本软件包时不再同时安装pyqpanda, 而是同时安装pyqpanda3.
VQC接口支持入参使用 x[,:2],原先只支持 x[:,[2]] 形式。
本软件支持3.9,3.10,3.11版本python 不再支持python3.8

Fixed¶

解决发现的内存泄漏问题;
解决发现的GPU随机数问题;
reduce相关操作,可支持的数组的最大维度从8提升到30;
优化代码,提升了部分情况下的python代码运行速度;

[v2.15.0] - 2024-11-19¶

Added¶

增加 pyvqnet.backends.set_backend() 接口, 在用户安装 torch 时候, 可使用 torch 进行QTensor的矩阵计算, 变分量子线路计算, 具体见文档 VQNet使用torch进行底层计算。
增加 pyvqnet.nn.torch 下继承于 torch.nn.Module 的神经网络接口, 变分量子线路神经接口等, 具体见文档 VQNet使用torch进行底层计算。
增加量子大模型微调模块微调训练介绍，具体步骤可以见文档量子大模型微调示例。

Changed¶

diag接口修改。
修改all_gather实现与torch.distributed.all_gather一致。
修改 QTensor 最大支持30维度数据。
修改分布式功能所需 mpi4py 需要4.0.1版本以上

Fixed¶

部分随机数实现由于omp无法固定种子。
修复分布式启动的部分bug。

[v2.14.0] - 2024-09-30¶

Added¶

增加 VQC_LCU, VQC_FABLE, VQC_QSVT 的block-encoding算法, 以及qpanda算法实现 QPANDA_QSVT, QPANDA_LCU, QPANDA_FABLE 接口.
增加整数加到量子比特上 vqc_qft_add_to_register, 两个量子比特上的数加法 vqc_qft_add_two_register,两个量子比特上的数乘法的 vqc_qft_mul.
增加混合qpanda与vqc的训练模块 HybirdVQCQpandaQVMLayer.
增加 einsum, moveaxis, eigh, dignoal 等接口实现.
增加分布式计算中张量并行计算功能 ColumnParallelLinear, RowParallelLinear.
增加分布式计算中Zero stage-1 功能 ZeroModelInitial.
QuantumBatchAsyncQcloudLayer 指定 diff_method == “random_coordinate_descent” 时候不会使用PSR而是随机对量子参数选择一个进行梯度计算.

Changed¶

移除了xtensor部分。
api文档进行部分修改。区分了基于自动微分的量子机器学习示例以及基于qpanda的机器学习示例,区别基于自动微分的量子机器学习接口以及基于qpanda的机器学习示例接口。
matmul 支持1d@1d,2d@1d,1d@2d。
增加了一些量子计算层别名: QpandaQCircuitVQCLayer` = QuantumLayer , QpandaQCircuitVQCLayerLite = QuantumLayerV2, QpandaQProgVQCLayer = QuantumLayerV3.

Fixed¶

修改分布式计算功能中底层通信接口 allreduce, allgather, reduce, broadcast , 添加对 core.Tensor 数据通信支持
解决随机数生成的bug。
解决了 VQC的 RXX, RYY, RZZ, RZX 转换成originIR的错误。

[v2.13.0] - 2024-07-30¶

Added¶

增加 no_grad, GroupNorm, Interpolate, contiguous, QuantumLayerV3, fuse_model, SDPA, quantum_fisher 接口。
为解决量子机器学习过程中出现的过拟合问题添加量子Dropout样例.

Changed¶

BatchNorm, LayerNorm, GroupNorm 增加affine接口。
diag 接口在2d输入时候现在返回对角线上的1d输出,与torch一致。
slice,permute等操作会尝试使用view方式返回共享内存的QTensor。
所有接口支持非contiguous的输入。
Adam 支持 weight_decay 参数。

Fixed¶

修改 VQC 部分逻辑门分解函数的错误。
修复部分函数的内存泄露问题。
修复 QuantumLayerMultiProcess 不支持GPU输入的问题。
修改 Linear 的默认参数初始化话方式

[v2.12.0] - 2024-05-01¶

Added¶

添加流水线并行PipelineParallelTrainingWrapper接口。
添加 Gelu, DropPath, binomial, adamW 接口。
添加 QuantumBatchAsyncQcloudLayer 支持pyqpanda的本地虚拟机模拟计算。
添加 xtensor的 QuantumBatchAsyncQcloudLayer 支持pyqpanda的本地虚拟机模拟计算以及真机计算。
使得QTensor 可以被deepcopy以及pickle。
添加分布式计算启动命令 vqnetrun, 使用分布式计算接口时使用。
添加ES梯度计算方法真机接口 QuantumBatchAsyncQcloudLayerES 支持pyqpanda的本地虚拟机模拟计算以及真机计算。
添加在分布式计算中支持QTensor的数据通信接口 allreduce, reduce, broadcast, allgather, send, recv 等。

Changed¶

安装包新加入依赖 “Pillow”, “hjson”, linux系统下安装包添加新依赖 “psutil”。 “cloudpickle”。
优化softmax以及tranpose在GPU下运行速度。
使用cuda11.8编译。
整合了基于cpu、gpu下的分布式计算接口。

Fixed¶

降低Linux-GPU版本启动时候的显存消耗。
修复select以及power函数的内存泄露问题。
移除了cpu、gpu下基于reduce方法的模型参数以及梯度更新方法 nccl_average_parameters_reduce, nccl_average_grad_reduce。

[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。
移除旧的 QNG 文档。
从 pyvqnet.qnn.vqc 中移除函数和类无用的 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。