mindquantum.framework.MQN2Layer
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.. py:class:: mindquantum.framework.MQN2Layer(expectation_with_grad, weight='normal')

    包含encoder线路和ansatz线路的量子神经网络，encoder线路将经典数据编码成量子态，ansatz线路的参数是可训练的参数，网络输出测量值的模方。

    **参数：**

    - **expectation_with_grad** (GradOpsWrapper) - 梯度算子，接收encoder数据和ansatz数据，并返回期望值的绝对值和参数相对于期望的梯度值的平方。
    - **weight** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 卷积核的初始化器。它可以是Tensor、字符串、Initializer或数字。指定字符串时，可以使用'TruncatedNormal', 'Normal', 'Uniform', 'HeUniform' 和 'XavierUniform'分布以及常量'One'和'Zero'分布中的值。支持别名'xavier_uniform'，'he_uniform'，'ones'和'zeros'。同时支持大写和小写。有关更多详细信息，请参阅Initializer的值。默认值：'normal'。

    **输入：**

    - **enc_data** (Tensor) - encoder数据，即要编码为量子态的Tensor。

    **输出：**

    Tensor，hamiltonian期望绝对值的平方。

    **异常：**

    - **ValueError** - 如果 `weight` 的shape长度不等于1，并且 `weight` 的shape[0]不等于 `weight_size`。