Python 对象和常量

对象

Network(subscripts, *operands[, qualifiers, ...])	创建指定为爱因斯坦求和表达式的张量网络对象。
BaseCUDAMemoryManager(*args, **kwargs)	内存管理器插件的协议。
MemoryPointer(device_ptr, size, finalizer)	设备内存缓冲区的 RAII 类。
CircuitToEinsum(circuit[, dtype, backend])	创建一个转换器对象，该对象可以为给定电路生成爱因斯坦求和表达式和张量操作数。
MemoryLimitExceeded(limit, requirement, ...)	当操作需要的设备内存超过操作选项中指定的内存时，将引发此异常。
NetworkOptions([compute_type, device_id, ...])	用于为 cuquantum.Network 对象提供选项的数据类。
OptimizerInfo(largest_intermediate, ...)	用于捕获优化器信息的数据类。
OptimizerOptions([samples, threads, path, ...])	用于为 cuTensorNet 优化器提供选项的数据类。
PathFinderOptions([num_partitions, ...])	用于捕获路径查找器选项的数据类。
ReconfigOptions([num_iterations, num_leaves])	用于捕获重配置选项的数据类。
SlicerOptions([disable_slicing, ...])	用于捕获切片器选项的数据类。

枚举

以下是 custatevec 和 cutensornet 模块都支持的枚举集合。

警告

在未来的版本中，此处公开的枚举将被弃用并删除，以支持从 CUDA Python 导入的枚举。

ComputeType(value)	CUDA 计算类型的枚举。
cudaDataType(value)	cudaDataType_t 的枚举。
libraryPropertyType(value)	库版本信息的枚举。

Python 函数

contract(subscripts, *operands[, options, ...])	评估操作数上的爱因斯坦求和约定。
contract_path(subscripts, *operands[, ...])	通过允许创建中间张量来评估“最佳”收缩顺序。
einsum(subscripts, *operands[, out, dtype, ...])	用于使用 cuTensorNet 计算指定张量收缩的 numpy.einsum() 的直接替代品。
einsum_path(subscripts, *operands[, optimize])	用于使用 cuTensorNet 评估“最佳”收缩顺序的 numpy.einsum_path() 的直接替代品。

命令行支持

python -m cuquantum 的输出可以在您的构建系统中使用，以帮助发现 cuQuantum Python 使用的二进制文件的位置。

usage: __main__.py [-h] [--includes] [--libs]
                   [--target {custatevec,cutensornet,cudensitymat}]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --includes            get cuQuantum include flags
  --libs                get cuQuantum linker flags
  --target {custatevec,cutensornet,cudensitymat}
                        get the linker flag for the target cuQuantum component