本发明提供一种量子神经网络训练方法和装置，涉及量子计算技术领域。该量子神经网络训练方法包括：根据量子神经网络算法电路构建期望值求解电路；依次更新所述量子神经网络算法电路中所有量子门对应的当前参数；完成所述量子神经网络算法电路中所有量子门对应的当前参数更新后，判断所述量子神经网络算法电路中所有量子门对应的当前参数是否全部收敛；若所有当前参数全部收敛，则完成所述量子神经网络训练方法。通过该方法的实施，实现在希尔伯特空间对量子态进行直接操作，进而训练量子神经网络。起到了在量子计算机上执行量子神经网络训练的作用，极大地提升了量子神经网络算法的训练效率。