qml.capture¶

该模块实现了PennyLane的捕获机制，用于混合量子-经典程序。

警告

该模块是实验性的，未来将会有重大变化。

`disable`()	在PennyLane程序表示（plxpr）中禁用混合量子-经典程序的捕获机制。
`enable`()	在PennyLane程序表示（plxpr）中启用混合量子-经典程序的捕获机制。
`enabled`()	返回PennyLane程序表示（plxpr）中混合量子-经典程序的捕获机制是否启用。
`create_operator_primitive`(operator_type)	创建一个与运算符类型对应的原语。
`create_measurement_obs_primitive`(...)	创建一个与输入类型对应的原始类型，其中抽象输入是一个运算符。
`create_measurement_wires_primitive`(...)	创建一个对应于输入类型的原始类型，其中抽象输入是导线。
`create_measurement_mcm_primitive`(...)	创建一个对应于输入类型的原语，其中抽象输入是经典的中间电路测量结果。
`expand_plxpr_transforms`(f)	将变换应用于plxpr的函数。
`run_autograph`(fn)	将给定函数转换为图形形式的装饰器。
`make_plxpr`(func[, static_argnums, autograph])	接受一个函数并返回一个 `Callable`，在调用时产生一个表示给定参数的函数的PLxPR。
`PlxprInterpreter`()	用于定义plxpr解释器的基类。
`FlatFn`(f[, in_tree])	包装一个函数，以便将输出的pytree形状缓存在`out_tree`属性中，以便后续可以重新打包结果。

该primitives子模块提供了对具有jax依赖关系的对象的便捷访问，如基本操作和抽象类型。它不能通过import pennylane访问，但可以通过手动导入from pennylane.capture.primitives import *访问其内容。

`AbstractOperator`()	一个运算符被捕获到 plxpr 中。
`AbstractMeasurement`(抽象评估[, ...])	一个抽象的测量。
`adjoint_transform_prim`	JAX的Primitive的一个子类，在评估JVPTracers和BatchTracers时表现得像一个Python函数。
`cond_prim`	JAX的Primitive的一个子类，在评估JVPTracers和BatchTracers时像Python函数一样工作。
`ctrl_transform_prim`	JAX的Primitive的一个子类，在评估JVPTracers和BatchTracers时表现得像一个Python函数。
`for_loop_prim`	一个JAX的Primitive子类，当评估JVPTracers和BatchTracers时，表现得像一个Python函数。
`qnode_prim`
`while_loop_prim`	JAX的Primitive的一个子类，在评估JVPTracers和BatchTracers时表现得像一个Python函数。

另请参见：

plxpr_to_tape(plxpr, consts, *args[, shots])

将 plxpr 转换为 tape。

要激活和停用新的PennyLane程序捕获机制，请使用开关 qml.capture.enable 和 qml.capture.disable。当前是否正在使用捕获机制可以通过 qml.capture.enabled 查询。默认情况下，机制是禁用的：

>>> import pennylane as qml
>>> qml.capture.enabled()
False
>>> qml.capture.enable()
>>> qml.capture.enabled()
True
>>> qml.capture.disable()
>>> qml.capture.enabled()
False

自定义操作符行为

任何继承自 Operator 的操作符都自动获得被捕获到 Jaxpr 中的能力。任何位置参数都被绑定为一个跟踪器，连接线被处理为单独的跟踪器，任何关键字参数作为关键字元数据传递。

class MyOp1(qml.operation.Operator):

    def __init__(self, arg1, wires, key=None):
        super().__init__(arg1, wires=wires)

def qfunc(a):
    MyOp1(a, wires=(0,1), key="a")

qml.capture.enable()
print(jax.make_jaxpr(qfunc)(0.1))

{ lambda ; a:f32[]. let
    _:AbstractOperator() = MyOp1[key=a n_wires=2] a 0 1
in () }

但是一个操作符开发者可能需要覆盖调用 cls._primitive.bind 的自定义行为（其中 cls 表示类），如果：

该运算符不接受像 SymbolicOp 或 CompositeOp 这样的线路。
操作符需要强制区分数据和元数据，如 PauliRot。

在这种情况下，运算符开发者可以重写 cls._primitive_bind_call，它将在构造新类实例时被调用，而不是 type.__call__。例如，

class JustMetadataOp(qml.operation.Operator):

    def __init__(self, metadata):
        super().__init__(wires=[])
        self._metadata = metadata

    @classmethod
    def _primitive_bind_call(cls, metadata):
        return cls._primitive.bind(metadata=metadata)


def qfunc():
    JustMetadataOp("Y")

qml.capture.enable()
print(jax.make_jaxpr(qfunc)())

{ lambda ; . let _:AbstractOperator() = JustMetadataOp[metadata=Y]  in () }

正如您所见，输入 "Y" 在作为位置参数传递时，会在自定义 _primitive_bind_call 方法内转换为元数据。

如果需要，开发者也可以覆盖原始方法的实现，就像对 Controlled 所做的那样。Controlled 需要这样做以处理控制线的打包和解包。

class MyCustomOp(qml.operation.Operator):
    pass

@MyCustomOp._primitive.def_impl
def _(*args, **kwargs):
    return type.__call__(MyCustomOp, *args, **kwargs)

代码/qml_capture

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qml.capture¶

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