• 正所謂，磨刀不誤砍柴工，想要進行量子計算導論的課程設計，首先就是搭建好平臺，推薦大家就是本地搭建，那么下面有三種選擇
  • Qiskit
  • TensorFlow Quantum
  • Pennylane

具體配置

conda 虛擬環境配置Pennylane

• 首先創建一個新的conda環境，在這里我們命名為penny-env：

conda create -n penny-env python=3.9
conda activate penny-env

• 安裝PennyLane及其依賴

# 安裝基礎的 PennyLane
conda install -c conda-forge pennylane# 安裝 PyTorch 后端（推薦），這個是CPU版本的，如果你的電腦有GPU，可以安裝這個Cuda版本的，具體的命令可以看下面的補充
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch# 安裝其他有用的科學計算包
conda install numpy matplotlib jupyter

• 如果想安裝有GPU支持的Torch也就是Cuda版本的，可以查看官網的下載命令，或者問ai?
  如何知道你想要安裝Cuda的版本的torch的命令？

• 安裝額外的量子模擬器

# 安裝 Qiskit 后端
pip install pennylane-qiskit# 安裝 Cirq 后端
pip install pennylane-cirq

attention:在安裝這個Qiskit后端的時候，可能會出現報錯？

• 也就是這torch版本和這個sympy的版本出現沖突
  
• 使用下面的命令進行安裝適配的sympy

conda install sympy=1.13.1

• 驗證安裝，在這里我們創建一個測試文件test_pennylane.py

import pennylane as qml
import numpy as np# 創建一個模擬器設備
dev = qml.device('default.qubit', wires=1)# 定義一個簡單的量子電路
@qml.qnode(dev)
def quantum_circuit(params):qml.RX(params[0], wires=0)qml.RY(params[1], wires=0)return qml.expval(qml.PauliZ(0))# 測試電路
params = np.array([0.54, 0.12])
print(f"回路輸出: {quantum_circuit(params)}")
print("PennyLane 安裝成功!")

• 然后運行這個測試文件

python test_pennylane.py

• 查看測試程序的輸出

• 其實操作到上面就可以結束了 ！

補充

• 當你實驗完成之后，是否想讓別人，能夠按照你的思路復現？那我們就可以去配置這個Jupyter Notebook去給別人演示（看個人意愿哈！）
• 首先使用命令創建一個notebook

jupyter notebook

• 然后去測試，我們上面的那個程序
• 其實還是要配環境的，所以這個在Jupyter Notebook玩，還是后面再搞，咱們在本地玩項目即可