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qml.qnn.TorchLayer()的参数传递机制

2025-02-27

Quantum Computing

在 PennyLane 的 qml.qnn.TorchLayer 中，weight_shapes 通过 自动解包参数 的方式传递给 circuit，主要依赖于 qml.QNode 的 参数绑定机制。

1. `qml.qnn.TorchLayer` 的作用#

TorchLayer 负责：

创建一个 torch.nn.Module，其中 weight_shapes 定义了 可训练参数 的形状。
自动初始化 这些参数，并在前向传播时传递给 circuit。
将 weights 参数解包，并按照 circuit 函数的参数顺序提供。

2. `weight_shapes` 如何传递给 `circuit`？#

在 qml.qnn.TorchLayer(circuit, weight_shapes) 过程中，PennyLane 会：

检查 circuit 需要的参数 (inputs, weights_0, …, weights_4)。
按照 weight_shapes 定义，创建 可训练的 PyTorch 参数。
在前向传播时，把这些参数自动传递给 circuit。

重要机制：

weight_shapes 的键名必须与 circuit 形参的 名称匹配。

TorchLayer 自动分配 PyTorch nn.Parameter，并在 forward() 传递它们。

3. 代码示例#

假设 circuit 定义如下：

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import pennylane as qml
2
gate_param_num = [3, 4, 5, 6] #假设每个gate参数为3
3
gate_num = [10, 11, 12, 13] # 不同的layer，逻辑门数量不同
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# 存在一个内部由多个多参数weights组成的
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@qml.qnode(dev)
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def qlayer(weights, wires):
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    for i in range(0, len(weights)):
8
        gate(weights[i], wires = wires);
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10
@qml.qnode(dev)
11
def circuit(inputs, weights_0, weights_1, weights_2, weights_3, weights_4):
12

13
    qml.ctrl(qlayer)(weights_0, wires=target_wires)
14
    qml.ctrl(qlayer)(weights_1, wires=target_wires)
15
    qml.ctrl(qlayer)(weights_2, wires=target_wires)
16
    qml.ctrl(qlayer)(weights_3, wires=target_wires)
17
    qml.RY(weight_4[0], wires=0)
18
    qml.RY(weight_4[1], wires=1)
19
    qml.RY(weight_4[2], wires=2)
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    qml.RY(weight_4[3], wires=3)
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    return qml.probs(wires=range(4))

那么，创建 TorchLayer 时：

1
weight_shapes = {
2
    # 不同的layer，逻辑门数量和逻辑门参数不同
3
    "weights_0": (gate_num[0], gate_param_num[0]),
4
    "weights_1": (gate_num[1], gate_param_num[1]),
5
    "weights_2": (gate_num[2], gate_param_num[2]),
6
    "weights_3": (gate_num[3], gate_param_num[3]),
7
    # 相同结构的RY门，参数合并为list
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    "weights_4": (4,),
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}
10

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qlayer = qml.qnn.TorchLayer(circuit, weight_shapes)

4. 传递过程#

TorchLayer 创建 PyTorch nn.Parameter：
前向传播时，这些参数 自动作为 circuit 的参数传入：
```
1
output = qlayer(inputs)
```
其中 inputs 由 PyTorch 计算图管理，而 weights_0, ..., weights_4 由 TorchLayer 负责传入 circuit。