Quantum transfer learning学习笔记

https://pennylane.ai/qml/demos/tutorial_quantum_transfer_learning

量子迁移代码解读

1.导入的库

import time        # 计时功能
import os          # 操作系统接口
import copy        # 对象复制
import urllib.request  # 网络请求
import shutil      # 文件操作import torch
import torch.nn as nn           # 神经网络模块
import torch.optim as optim     # 优化器
from torch.optim import lr_scheduler  # 学习率调度器
import torchvision              # 计算机视觉库
from torchvision import datasets, transforms  # 数据集和数据预处理import pennylane as qml
from pennylane import numpy as np  # PennyLane 的 NumPy（支持自动微分）torch.manual_seed(42)
np.random.seed(42)import matplotlib.pyplot as plt  # 数据可视化os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1"
# OpenMP 线程数设置为 1，这通常是为了：
# 避免在多线程环境中的性能问题
# 确保结果的一致性
# 在有些系统中可以防止内存溢出

2.超参数设置

n_qubits = 4           # 量子比特数量
step = 0.0004          # 学习率 (非常小，适合精细调优)
batch_size = 4         # 批大小 (每次训练步使用的样本数)
num_epochs = 3         # 训练周期数 (原文建议30，这里设为3用于测试)
q_depth = 6            # 量子电路深度 (变分层的数量)
gamma_lr_scheduler = 0.1  # 学习率调度器参数 (每10个周期学习率乘以0.1)
q_delta = 0.01         # 量子权重的初始随机分布范围
start_time = time.time() # 开始计时器

量子设备：

dev = qml.device("default.qubit", wires=n_qubits)

• 使用 PennyLane 的 默认量子比特模拟器

• 配置了 4个量子比特（对应 n_qubits=4）

• 这是一个纯经典模拟器，不是真实量子硬件

经典计算设备：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

• 自动检测可用硬件：优先使用 GPU (CUDA)，否则回退到 CPU

• 这是给 PyTorch 神经网络 使用的设备

• 量子电路部分仍在 PennyLane 模拟器上运行

3.数据加载

# 这是一个包含蚂蚁和蜜蜂图像的数据集
# 数据集很小（约200张图像），对于从头训练经典或量子模型来说太小
# 但对于迁移学习方法是足够的

data_transforms = {'train': transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),# 使用ImageNet的均值和标准差进行标准化transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]),'val': transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])
}

1. transforms.Resize(256)

• 作用：将图像的较短边缩放到256像素

• 保持宽高比：较长边按比例缩放

• 目的：统一图像大小，便于后续处理

2. transforms.CenterCrop(224)

• 作用：从图像中心裁剪出224×224像素的区域

• 目的：得到固定尺寸的输入，符合预训练模型的要求

3. transforms.ToTensor()

• 作用：

  • 将 PIL Image 或 numpy.ndarray 转换为 PyTorch Tensor

  • 将像素值从 [0, 255] 缩放到 [0.0, 1.0]

  • 调整维度顺序从 (H, W, C) 到 (C, H, W)

4. transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])

• 作用：对图像进行标准化

• 计算公式：output = (input - mean) / std

• 参数含义：

  • 均值：[0.485, 0.456, 0.406] 对应 RGB 三个通道

  • 标准差：[0.229, 0.224, 0.225] 对应 RGB 三个通道

为什么使用这些特定的标准化参数？

这些数值是 ImageNet 数据集的统计值：

• 在数百万张 ImageNet 图像上计算得出

• 大多数预训练模型（如 ResNet、VGG）都使用这些参数

• 保持输入分布一致，确保预训练权重有效

3.1数据集下载和解压

data_dir = "hymenoptera_data"
if not os.path.exists(data_dir):urllib.request.urlretrieve("https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip", f"{data_dir}.zip")shutil.unpack_archive(f"{data_dir}.zip")

作用：

• 检查 hymenoptera_data 目录是否存在

• 如果不存在，从 PyTorch 官网下载数据集zip文件

• 解压zip文件到当前目录

3.2 创建数据集对象

image_datasets = {x if x == "train" else "validation": datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x])for x in ["train", "val"]
}

这个字典推导式想象成一个"工厂生产线"：

# 这是一个完整的表达式，一次性产生结果
image_datasets = {键: 值for x in ["train", "val"]  # 原材料清单
}

第1步：Python 看到完整的字典推导式

第2步：开始循环处理每个 x 值

循环1：

x = "train"  # 从列表中取出第一个值
键 = "train" if "train" == "train" else "validation"  # → "train"
值 = datasets.ImageFolder("hymenoptera_data/train", data_transforms["train"])
临时存储：("train", 训练集对象)

循环2：

x = "val"    # 从列表中取出第二个值  
键 = "val" if "val" == "train" else "validation"  # → "validation"
值 = datasets.ImageFolder("hymenoptera_data/val", data_transforms["val"])
临时存储：("validation", 验证集对象)

第3步：循环结束后，用所有临时存储的键值对构建字典

x的值没改，改的是字典的键名。

image_datasets = {"train": 训练集对象, "validation": 验证集对象}

值生成部分流程：

datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x])

第一次循环：

datasets.ImageFolder(os.path.join("hymenoptera_data", "train"), data_transforms["train"])

第二次循环：

datasets.ImageFolder(os.path.join("hymenoptera_data", "val"), data_transforms["val"])

atasets.ImageFolder 的作用

这是 PyTorch 的自动数据集加载器：

• os.path.join(data_dir, x)：数据集路径

• data_transforms[x]：对应的数据预处理流程

3.3获取数据集大小

dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ["train", "validation"]}

循环1：x = "train"

"train": len(image_datasets["train"])

循环2：x = "validation"

"validation": len(image_datasets["validation"])

dataset_sizes = {"train": 244,        # 假设训练集有244张图片"validation": 153     # 验证集有153张图片
}

3.4获取类别名称

class_names = image_datasets["train"].classes

假设目录结构：

hymenoptera_data/
├── train/
│   ├── ants/        ← 类别1
│   └── bees/        ← 类别2
└── val/├── ants/└── bees/

结果：

class_names = ['ants', 'bees']

3.5数据加载器 

dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=batch_size, shuffle=True)for x in ["train", "validation"]
}

执行结果：

dataloaders = {"train": DataLoader(训练集, batch_size=4, shuffle=True),"validation": DataLoader(验证集, batch_size=4, shuffle=True)
}

参数说明：

• image_datasets[x]：之前创建的数据集对象

• batch_size=batch_size：使用之前定义的 batch_size=4

• shuffle=True：每个epoch随机打乱数据顺序

数据加载器作用：

# 使用示例
for inputs, labels in dataloaders["train"]:# inputs: 形状为 [4, 3, 224, 224] 的张量 (4张图片)# labels: 形状为 [4] 的张量 (4个标签)print(f"批次图像形状: {inputs.shape}")print(f"批次标签: {labels}")break  # 只看第一个批次

3.6图像显示函数

def imshow(inp, title=None):"""Display image from tensor."""# 1. 张量转numpy并调整维度顺序inp = inp.numpy().transpose((1, 2, 0))# 从 [C, H, W] 变为 [H, W, C] (matplotlib需要的格式)# 2. 反标准化：恢复原始像素值mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])inp = std * inp + mean  # 逆向操作：inp = (inp - mean) / std 的逆运算# 3. 限制像素值在 [0, 1] 范围内inp = np.clip(inp, 0, 1)# 4. 显示图像plt.imshow(inp)if title is not None:plt.title(title)

为什么需要反标准化？

因为原始图像经过了这个变换：

# 之前的标准化
normalized = (original - mean) / std# 现在的反标准化  
original_like = normalized * std + mean

3.7展示测试组图像

# 使用数据加载器
inputs, classes = next(iter(dataloaders["validation"]))# 创建图像网格
out = torchvision.utils.make_grid(inputs)# 显示图像
imshow(out, title=[class_names[x] for x in classes])# 最后才定义数据加载器（这看起来顺序不对）这段应该是没有意义吧，上面定义过了
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=batch_size, shuffle=True)for x in ["train", "validation"]
}

4.变分量子电路

4.1量子层定义

哈达玛层：

def H_layer(nqubits):for idx in range(nqubits):qml.Hadamard(wires=idx)

作用：在所有量子比特上施加哈达玛门，创建叠加态

旋转层：

def RY_layer(w):for idx, element in enumerate(w):qml.RY(element, wires=idx)

作用：每个量子比特绕Y轴旋转特定角度（参数w可训练）

纠缠层：

def entangling_layer(nqubits):for i in range(0, nqubits - 1, 2):  # 偶数索引qml.CNOT(wires=[i, i + 1])for i in range(1, nqubits - 1, 2):  # 奇数索引  qml.CNOT(wires=[i, i + 1])

假设我们有 6个量子比特（nqubits = 6），索引为：0, 1, 2, 3, 4, 5

第一个循环：偶数索引纠缠：

• i = 0：qml.CNOT(wires=[0, 1]) → 量子比特0控制量子比特1

• i = 2：qml.CNOT(wires=[2, 3]) → 量子比特2控制量子比特3

• i = 4：qml.CNOT(wires=[4, 5]) → 量子比特4控制量子比特5

比特:  0 --- 1     2 --- 3     4 --- 5

第二个循环：奇数索引纠缠：

• i = 1：qml.CNOT(wires=[1, 2]) → 量子比特1控制量子比特2

• i = 3：qml.CNOT(wires=[3, 4]) → 量子比特3控制量子比特4

 0 --- 1 --- 2 --- 3 --- 4 --- 5

4.2电路整体结构

嵌入层：

# Start from state |+>, unbiased w.r.t. |0> and |1>
H_layer(n_qubits)                    # 创建均匀叠加态# Embed features in the quantum node  
RY_layer(q_input_features)           # 根据输入数据旋转

作用：将经典数据编码到量子态中

• H_layer：哈达玛门，创建 |+⟩ = (|0⟩ + |1⟩)/√2 状态

• RY_layer：用输入特征数据作为旋转角度，实现数据嵌入

变分层：

for k in range(q_depth):entangling_layer(n_qubits)       # 创建量子纠缠RY_layer(q_weights[k])           # 可训练的参数化旋转

作用：通过参数化量子门学习数据特征

• q_depth：变分层的重复次数（控制模型复杂度）

• entangling_layer：固定的CNOT纠缠结构

• RY_layer(q_weights[k])：可训练的参数，通过优化这些参数来学习

测量层：

exp_vals = [qml.expval(qml.PauliZ(position)) for position in range(n_qubits)]
return tuple(exp_vals)

作用：将量子信息转换回经典数据

• 测量每个量子比特在Z基下的期望值

• 输出长度为 n_qubits 的经典向量

5.修饰量子电路

这是一个经典-量子-经典的混合神经网络：

输入(512维) → 经典预处理 → 量子电路 → 经典后处理 → 输出(2维)

5.1初始化方法 __init__

def __init__(self):super().__init__()self.pre_net = nn.Linear(512, n_qubits)  # 512 → n_qubits (如4)self.q_params = nn.Parameter(q_delta * torch.randn(q_depth * n_qubits))self.post_net = nn.Linear(n_qubits, 2)    # n_qubits → 2 (蚂蚁/蜜蜂)

• pre_net：经典预处理层，将ResNet18的512维特征压缩到量子比特数

• q_params：量子电路的可训练参数

• post_net：经典后处理层，将量子输出映射到最终分类

• ResNet18的最后一个卷积层有512个输出通道

5.2前向传播 forward

pre_out = self.pre_net(input_features)  # 512 → n_qubits
q_in = torch.tanh(pre_out) * np.pi / 2.0

• nn.Linear：线性降维

• torch.tanh：非线性激活，将输出限制在[-1, 1]

• * np.pi / 2.0：缩放到[-π/2, π/2]范围，适合量子旋转门

q_out = torch.Tensor(0, n_qubits)
for elem in q_in:q_out_elem = torch.hstack(quantum_net(elem, self.q_params)).float().unsqueeze(0)q_out = torch.cat((q_out, q_out_elem))

初始化: q_out = [0, 4] (空)第1个样本: elem1 → 量子电路 → [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] → unsqueeze → [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]
q_out = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]第2个样本: elem2 → 量子电路 → [0.5, 0.6, 0.7, 0.8] → unsqueeze → [[0.5, 0.6, 0.7, 0.8]]  
q_out = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],[0.5, 0.6, 0.7, 0.8]]第3个样本: elem3 → 量子电路 → [0.9, 1.0, 1.1, 1.2] → unsqueeze → [[0.9, 1.0, 1.1, 1.2]]
q_out = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],[0.5, 0.6, 0.7, 0.8],[0.9, 1.0, 1.1, 1.2]]  # 形状: [3, 4]

关键点：

• 逐样本处理：由于量子电路目前不能批量处理，需要循环处理每个样本

• quantum_net(elem, self.q_params)：调用之前定义的量子电路

• torch.hstack()：将量子电路输出组合成张量

• unsqueeze(0)：添加批次维度

5.3经典后处理

return self.post_net(q_out)  # n_qubits → 2

5.4加载预训练的ResNet18

weights = torchvision.models.ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1
model_hybrid = torchvision.models.resnet18(weights=weights)

作用：

• 下载在ImageNet数据集上预训练好的ResNet18模型

• IMAGENET1K_V1 指定使用ImageNet-1K数据集的权重

• 模型会自动下载到本地（第一次运行需要时间）

5.5冻结所有参数

for param in model_hybrid.parameters():param.requires_grad = False

关键作用：

• requires_grad = False 表示这些参数在训练时不会计算梯度

• 不更新权重，保持ResNet18学到的通用特征提取能力

• 大幅减少训练参数数量，加速训练过程

5.6替换最后一层

model_hybrid.fc = DressedQuantumNet()

• model_hybrid.fc 是ResNet18的最后一个全连接层

• 原始：nn.Linear(512, 1000)（1000个ImageNet类别）

• 替换为：我们自定义的DressedQuantumNet()

• 新的输出：2个节点（蚂蚁/蜜蜂二分类）

5.7移动到设备

model_hybrid = model_hybrid.to(device)

作用：将整个模型移动到GPU或CPU上进行计算

6.训练和结果

6.1交叉熵损失函数

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

作用：创建交叉熵损失函数的实例，用于衡量模型预测与真实标签之间的差异。

6.2优化器定义

optimizer_hybrid = optim.Adam(model_hybrid.fc.parameters(), lr=step)

优化器选择：Adam

• 自适应学习率：为每个参数单独调整学习率

• 动量机制：结合了动量法和RMSProp的优点

• 训练稳定：适合处理噪声数据和非平稳目标

• 收敛快速：在很多深度学习任务中表现优秀

优化参数范围

关键点：只优化fc层的参数，也就是我们的DressedQuantumNet

这意味着：

• ✅ 优化：量子修饰电路的所有参数

  • pre_net的权重和偏置

  • q_params量子电路参数

  • post_net的权重和偏置

• ❌ 不优化：ResNet18主干网络的参数（已被冻结）

学习率设置

• step是一个预设的学习率值

• 在量子机器学习中，学习率通常设置得较小（如0.001、0.0001）

• 因为量子参数的梯度可能比较敏感

6.3学习率调度器定义

exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_hybrid, step_size=10, gamma=gamma_lr_scheduler
)

StepLR的特点：

• 阶梯式下降：在特定epoch将学习率乘以一个系数

• 简单有效：是最常用的学习率调度策略之一

• 可控性强：下降时机和幅度都可以精确控制

step_size=10

• 每10个epoch调整一次学习率

• 在epoch 10, 20, 30, ... 时触发学习率下降

gamma=gamma_lr_scheduler

• 学习率下降的乘数因子

• 假设 gamma_lr_scheduler = 0.5，则学习率每次减半

• 通常设置在0.1到0.5之间

6.4训练

def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs):"""训练模型的完整流程Args:model: 要训练的模型criterion: 损失函数optimizer: 优化器scheduler: 学习率调度器num_epochs: 训练轮数"""since = time.time()# 初始化最佳模型权重和指标best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())  # 保存最佳模型权重best_acc = 0.0  # 最佳验证准确率best_loss = 10000.0  # 最佳验证损失（初始化为一个大数）best_acc_train = 0.0  # 最佳训练准确率best_loss_train = 10000.0  # 最佳训练损失print("Training started:")# 开始训练循环for epoch in range(num_epochs):# 每个epoch包含训练和验证两个阶段for phase in ["train", "validation"]:if phase == "train":# 设置模型为训练模式（启用dropout、batchnorm更新）model.train()else:# 设置模型为评估模式（固定dropout、batchnorm）model.eval()# 初始化统计变量running_loss = 0.0  # 累计损失running_corrects = 0  # 累计正确预测数# 迭代处理数据批次n_batches = dataset_sizes[phase] // batch_size  # 计算总批次数量it = 0  # 批次计数器for inputs, labels in dataloaders[phase]:since_batch = time.time()  # 记录批次开始时间batch_size_ = len(inputs)  # 当前批次的实际大小inputs = inputs.to(device)  # 将数据移动到设备（GPU/CPU）labels = labels.to(device)optimizer.zero_grad()  # 清空梯度# 只在训练阶段计算梯度和进行优化with torch.set_grad_enabled(phase == "train"):# 前向传播outputs = model(inputs)# 获取预测结果（最大概率的类别）_, preds = torch.max(outputs, 1)# 计算损失loss = criterion(outputs, labels)# 如果是训练阶段，进行反向传播和参数更新if phase == "train":loss.backward()  # 反向传播计算梯度optimizer.step()  # 更新模型参数# 统计和打印迭代结果running_loss += loss.item() * batch_size_  # 累计损失（乘以批次大小）batch_corrects = torch.sum(preds == labels.data).item()  # 当前批次正确数running_corrects += batch_corrects  # 累计正确数# 打印当前批次进度print("Phase: {} Epoch: {}/{} Iter: {}/{} Batch time: {:.4f}".format(phase,epoch + 1,num_epochs,it + 1,n_batches + 1,time.time() - since_batch,  # 批次处理时间),end="\r",  # 回车不换行，实现进度条效果flush=True,)it += 1  # 更新批次计数器# 计算并打印epoch结果epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]  # 平均损失epoch_acc = running_corrects / dataset_sizes[phase]  # 准确率print("Phase: {} Epoch: {}/{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}        ".format("train" if phase == "train" else "validation  ",epoch + 1,num_epochs,epoch_loss,epoch_acc,))# 检查是否是最佳模型（基于验证集性能）if phase == "validation" and epoch_acc > best_acc:best_acc = epoch_acc  # 更新最佳准确率best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())  # 保存最佳权重if phase == "validation" and epoch_loss < best_loss:best_loss = epoch_loss  # 更新最佳损失# 记录训练集的最佳表现（用于监控）if phase == "train" and epoch_acc > best_acc_train:best_acc_train = epoch_accif phase == "train" and epoch_loss < best_loss_train:best_loss_train = epoch_loss# 更新学习率（只在训练阶段结束时）if phase == "train":scheduler.step()  # 调用学习率调度器# 训练完成，打印最终结果model.load_state_dict(best_model_wts)  # 加载最佳模型权重time_elapsed = time.time() - since  # 计算总训练时间print("Training completed in {:.0f}m {:.0f}s".format(time_elapsed // 60, time_elapsed % 60))print("Best test loss: {:.4f} | Best test accuracy: {:.4f}".format(best_loss, best_acc))return model  # 返回训练好的最佳模型

model_hybrid = train_model(model_hybrid, criterion, optimizer_hybrid, exp_lr_scheduler, num_epochs=num_epochs
)