【3】facebook大數據搜索庫faiss使用——選擇Index
選擇Index並不明顯，有幾個問題可以幫助選擇Index。 是否需要精確結果 使用Flat。 IndexFlat2是唯一能保證精確結果的Index。它為其他Index提供了對比標准。它不會壓縮向量，不支持帶標簽添加，只能順序添加。所以，如果你需要add_with_ids，使用IDMap ...
原文：【4】facebook大數據搜索庫faiss使用——Faiss索引介紹
基礎索引如下所示： 精確索引 IndexFlatL : 主要參數d 占用字節 d 是否窮盡式搜索：是 內積精確檢索 IndexFlatIP ：d d 是 級聯式圖搜索 IndexHNSWFlat ：d,M d M 否 倒置文件與精確后檢驗 IndexIVFFlat ：quantizer,d,nlists,metric d 否 局部感應哈希 iNDEXlsh : d,nbits nbits 是 標量 ...
2018-01-25 09:57 0 1676 推薦指數：
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facebook 相似性搜索庫 faiss
faiss 個人理解： https://github.com/facebookresearch/faiss 上把代碼clone下來，make編譯 我們將CNN中經過若干個卷積/激勵/池化層后得到的激活映射（向量形式）存儲到硬盤上， Faiss是一個高效的相似性搜索和密集向量聚類的庫。它包含 ...
Faiss介紹以及使用詳解
簡介 faiss是為稠密向量提供高效相似度搜索和聚類的框架。由Facebook AI Research研發。 具有以下特性。 1、提供多種檢索方法 2、速度快 3、可存在內存和磁盤中 4、C++實現，提供Python封裝調用。 5、大部分算法支持GPU實現 下面給出 ...
Facebook-Faiss原理
Faiss是一個Facebook AI團隊開源的庫，全稱為Facebook AI Similarity Search，該開源庫針對高維空間中的海量數據（稠密向量），提供了高效且可靠的相似性聚類和檢索方法，可支持十億級別向量的搜索，是目前最為成熟的近似近鄰搜索庫。 官方資源地址https ...
Faiss教程：索引(1)
索引是faiss的關鍵知識，我們重點介紹下。 索引方法匯總 有些索引名，我就不翻譯了，根據英文名去學習更准確。 索引名 類名 index_factory 主要參數 字節數/向量 精准檢索 備注 ...
Faiss教程：索引(2)
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faiss原理----索引
faiss可以類比為一個可以設置索引的數據庫 faiss里面存儲的是海量的向量 只是在faiss中么有數據庫存儲介質這一層的概念，全部都是index， faiss搜索的基本單位是單個向量，faiss默認輸入的是一個向量x，返回和x最相似的k個向量 ...
faiss的簡單使用
簡介 faiss是為稠密向量提供高效相似度搜索和聚類的框架。由Facebook AI Research研發。 具有以下特性。 1、提供多種檢索方法 2、速度快 3、可存在內存和磁盤中 4、C++實現，提供Python封裝調用。 5、大部分算法支持 ...