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Esta página fue generada a partir de docs/tutorials/08_quantum_kernel_trainer.ipynb.

Entrenamiento de Kernel Cuántico para Aplicaciones de Machine Learning

En este tutorial, entrenaremos un kernel cuántico sobre un conjunto de datos etiquetado para una aplicación de machine learning. Para ilustrar los pasos básicos, usaremos la Alineación de Kernel Cuántico (Quantum Kernel Alignment, QKA) para una tarea de clasificación binaria. QKA es una técnica que adapta iterativamente un kernel cuántico parametrizado a un conjunto de datos mientras converge al margen máximo de SVM. Se puede encontrar más información sobre QKA en la preimpresión, “Covariant quantum kernels for data with group structure.”

El punto de entrada para entrenar un kernel cuántico es la clase QuantumKernelTrainer. Los pasos básicos son:

  1. Preparar el conjunto de datos

  2. Definir el mapa cuántico de características

  3. Set up an instance of TrainableKernel and QuantumKernelTrainer objects

  4. Utilizar el método QuantumKernelTrainer.fit para entrenar los parámetros del kernel sobre el conjunto de datos

  5. Pasar el kernel cuántico entrenado a un modelo de machine learning

Importar Paquetes Locales, Externos y de Qiskit y definir una clase de devolución de llamada (callback) para nuestro optimizador

[1]:
# External imports
from pylab import cm
from sklearn import metrics
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Qiskit imports
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit import ParameterVector
from qiskit.visualization import circuit_drawer
from qiskit.algorithms.optimizers import SPSA
from qiskit.circuit.library import ZZFeatureMap
from qiskit_machine_learning.kernels import TrainableFidelityQuantumKernel
from qiskit_machine_learning.kernels.algorithms import QuantumKernelTrainer
from qiskit_machine_learning.algorithms import QSVC
from qiskit_machine_learning.datasets import ad_hoc_data


class QKTCallback:
    """Callback wrapper class."""

    def __init__(self) -> None:
        self._data = [[] for i in range(5)]

    def callback(self, x0, x1=None, x2=None, x3=None, x4=None):
        """
        Args:
            x0: number of function evaluations
            x1: the parameters
            x2: the function value
            x3: the stepsize
            x4: whether the step was accepted
        """
        self._data[0].append(x0)
        self._data[1].append(x1)
        self._data[2].append(x2)
        self._data[3].append(x3)
        self._data[4].append(x4)

    def get_callback_data(self):
        return self._data

    def clear_callback_data(self):
        self._data = [[] for i in range(5)]

Preparar el Conjunto de Datos

En esta guía, utilizaremos el conjunto de datos ad_hoc.py de Qiskit Machine Learning para demostrar el proceso de entrenamiento del kernel. Consulta la documentación aquí.

[2]:
adhoc_dimension = 2
X_train, y_train, X_test, y_test, adhoc_total = ad_hoc_data(
    training_size=20,
    test_size=5,
    n=adhoc_dimension,
    gap=0.3,
    plot_data=False,
    one_hot=False,
    include_sample_total=True,
)

plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.ylim(0, 2 * np.pi)
plt.xlim(0, 2 * np.pi)
plt.imshow(
    np.asmatrix(adhoc_total).T,
    interpolation="nearest",
    origin="lower",
    cmap="RdBu",
    extent=[0, 2 * np.pi, 0, 2 * np.pi],
)

plt.scatter(
    X_train[np.where(y_train[:] == 0), 0],
    X_train[np.where(y_train[:] == 0), 1],
    marker="s",
    facecolors="w",
    edgecolors="b",
    label="A train",
)
plt.scatter(
    X_train[np.where(y_train[:] == 1), 0],
    X_train[np.where(y_train[:] == 1), 1],
    marker="o",
    facecolors="w",
    edgecolors="r",
    label="B train",
)
plt.scatter(
    X_test[np.where(y_test[:] == 0), 0],
    X_test[np.where(y_test[:] == 0), 1],
    marker="s",
    facecolors="b",
    edgecolors="w",
    label="A test",
)
plt.scatter(
    X_test[np.where(y_test[:] == 1), 0],
    X_test[np.where(y_test[:] == 1), 1],
    marker="o",
    facecolors="r",
    edgecolors="w",
    label="B test",
)

plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc="upper left", borderaxespad=0.0)
plt.title("Ad hoc dataset for classification")

plt.show()
../_images/tutorials_08_quantum_kernel_trainer_4_0.png

Definir el Mapa Cuántico de Características

A continuación, configuramos el mapa cuántico de características, que codifica datos clásicos en el espacio de estados cuánticos. Aquí, usamos un QuantumCircuit para configurar una capa de rotación entrenable y un ZZFeatureMap de Qiskit para representar los datos de entrada.

[3]:
# Create a rotational layer to train. We will rotate each qubit the same amount.
training_params = ParameterVector("θ", 1)
fm0 = QuantumCircuit(2)
fm0.ry(training_params[0], 0)
fm0.ry(training_params[0], 1)

# Use ZZFeatureMap to represent input data
fm1 = ZZFeatureMap(2)

# Create the feature map, composed of our two circuits
fm = fm0.compose(fm1)

print(circuit_drawer(fm))
print(f"Trainable parameters: {training_params}")
     ┌──────────┐┌──────────────────────────┐
q_0: ┤ Ry(θ[0]) ├┤0                         ├
     ├──────────┤│  ZZFeatureMap(x[0],x[1]) │
q_1: ┤ Ry(θ[0]) ├┤1                         ├
     └──────────┘└──────────────────────────┘
Trainable parameters: θ, ['θ[0]']

Configurar el Kernel Cuántico y el Entrenador de Kernel Cuántico

To train the quantum kernel, we will use an instance of TrainableFidelityQuantumKernel (holds the feature map and its parameters) and QuantumKernelTrainer (manages the training process).

Entrenaremos usando la técnica Quantum Kernel Alignment seleccionando la función de pérdida de kernel, SVCLoss, como entrada al QuantumKernelTrainer. Dado que esta es una pérdida compatible con Qiskit, podemos utilizar la cadena, "svc_loss"; sin embargo, ten en cuenta que la configuración predeterminada se utiliza cuando se pasa la pérdida como una cadena. Para configuraciones personalizadas, crea una instancia explícitamente con las opciones deseadas y pasa el objeto KernelLoss al QuantumKernelTrainer.

Seleccionaremos SPSA como optimizador e inicializaremos el parámetro entrenable con el argumento initial_point. Nota: La longitud de la lista pasada como el argumento initial_point debe ser igual al número de parámetros entrenables en el mapa de características.

[4]:
# Instantiate quantum kernel
quant_kernel = TrainableFidelityQuantumKernel(feature_map=fm, training_parameters=training_params)

# Set up the optimizer
cb_qkt = QKTCallback()
spsa_opt = SPSA(maxiter=10, callback=cb_qkt.callback, learning_rate=0.05, perturbation=0.05)

# Instantiate a quantum kernel trainer.
qkt = QuantumKernelTrainer(
    quantum_kernel=quant_kernel, loss="svc_loss", optimizer=spsa_opt, initial_point=[np.pi / 2]
)

Entrenar el Kernel Cuántico

Para entrenar el kernel cuántico en el conjunto de datos (muestras y etiquetas), llamamos al método fit de QuantumKernelTrainer.

The output of QuantumKernelTrainer.fit is a QuantumKernelTrainerResult object. The results object contains the following class fields: - optimal_parameters: A dictionary containing {parameter: optimal value} pairs - optimal_point: The optimal parameter value found in training - optimal_value: The value of the loss function at the optimal point - optimizer_evals: The number of evaluations performed by the optimizer - optimizer_time: The amount of time taken to perform optimization - quantum_kernel: A TrainableKernel object with optimal values bound to the feature map

[5]:
# Train the kernel using QKT directly
qka_results = qkt.fit(X_train, y_train)
optimized_kernel = qka_results.quantum_kernel
print(qka_results)
{   'optimal_circuit': None,
    'optimal_parameters': {ParameterVectorElement(θ[0]): 2.9050378226285405},
    'optimal_point': array([2.90503782]),
    'optimal_value': 9.978740202676176,
    'optimizer_evals': 30,
    'optimizer_result': None,
    'optimizer_time': None,
    'quantum_kernel': <qiskit_machine_learning.kernels.trainable_fidelity_quantum_kernel.TrainableFidelityQuantumKernel object at 0x00000193435A4A48>}

Ajustar y Probar el Modelo

Podemos pasar el kernel cuántico entrenado a un modelo de machine learning, luego ajustar el modelo y probar con nuevos datos. Aquí, usaremos el QSVC de Qiskit para la clasificación.

[6]:
# Use QSVC for classification
qsvc = QSVC(quantum_kernel=optimized_kernel)

# Fit the QSVC
qsvc.fit(X_train, y_train)

# Predict the labels
labels_test = qsvc.predict(X_test)

# Evalaute the test accuracy
accuracy_test = metrics.balanced_accuracy_score(y_true=y_test, y_pred=labels_test)
print(f"accuracy test: {accuracy_test}")
accuracy test: 0.8

Visualizar el Proceso de Entrenamiento del Kernel

From the callback data, we can plot how the loss evolves during the training process. We see it converges rapidly and reaches high test accuracy on this dataset with our choice of inputs.

También podemos mostrar la matriz del kernel final, que es una medida de similitud entre las muestras de entrenamiento.

[7]:
plot_data = cb_qkt.get_callback_data()  # callback data
K = optimized_kernel.evaluate(X_train)  # kernel matrix evaluated on the training samples

plt.rcParams["font.size"] = 20
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5))
ax[0].plot([i + 1 for i in range(len(plot_data[0]))], np.array(plot_data[2]), c="k", marker="o")
ax[0].set_xlabel("Iterations")
ax[0].set_ylabel("Loss")
ax[1].imshow(K, cmap=cm.get_cmap("bwr", 20))
fig.tight_layout()
plt.show()
../_images/tutorials_08_quantum_kernel_trainer_14_0.png
[8]:
import qiskit.tools.jupyter

%qiskit_version_table
%qiskit_copyright

Version Information

Qiskit SoftwareVersion
qiskit-terra0.22.0
qiskit-aer0.11.0
qiskit-ignis0.7.0
qiskit0.33.0
qiskit-machine-learning0.5.0
System information
Python version3.7.9
Python compilerMSC v.1916 64 bit (AMD64)
Python builddefault, Aug 31 2020 17:10:11
OSWindows
CPUs4
Memory (Gb)31.837730407714844
Thu Oct 13 10:46:23 2022 GMT Daylight Time

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