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 ...
原文：Faiss教程：入門
Faiss處理固定維度d的數據，矩陣每一行表示一個向量，每列表示向量的一項。Faiss采用 bit浮點型存儲。 假設xb為數據集，維度為 nb times d xq是查詢數據，維度為 nq times d 為數據構建索引，Faiss包含非常多的索引類型，這里我們采用最簡單的版本IndexFlatL ，基於L 距離進行brute force搜索。 所有的索引的構建都需要知道它們操作數據的維度 d , ...
2018-07-16 09:49 0 5614 推薦指數：
相關推薦
Faiss教程：索引(2)
索引的I/O與復制 所有的函數都是深復制，我們不需要關心對象關系。 I/O函數： write_index(index, "large.index"): 寫索引到文件 Index * i ...
Faiss教程：基礎
Faiss對一些基礎算法提供了非常高效的實現：k-means、PCA、PQ編解碼。 聚類 假設2維tensor x： 中心點放在kmeans.centroids中，目標函數的值放在kmeans.obj中。返回查詢數據最近的中心點： 返回某個測試數據集中離各個中心點最近的15個點 ...
Faiss教程：GPU
Fassi通過CUDA支持GPU，要求3.5以上算力，float16要求CUDA7.5+ 通過index_gpu_to_cpu可以將索引從GPU復制到CPU，index_cpu_to_gpu 和 i ...
milvus和faiss安裝及其使用教程
寫在前面 高性能向量檢索庫(milvus & faiss)簡介 Milvus和Faiss都是高性能向量檢索庫，可以讓你在海量向量庫中快速檢索到和目標向量最相似的若干個向量，這里相似度量標准可以是內積或者歐式距離等。這里借用milvus官方的話再次說明這兩個庫的特點 ...
faiss筆記
faiss沒有windows的版本，只支持mac和linux 一、簡單介紹 1. 當向量規模很大的時候，普通的暴力索引IndexFlatL2搜索很慢，而IndexIVFFlat索引可以建立倒排索引，即使用K-means建立聚類中心，然后通過查詢最近的聚類中心，然后比較聚類中的所有向量得到相似 ...
Faiss學習：一
在多個GPU上運行Faiss以及性能測試 一、Faiss的基本使用 1.1在CPU上運行 Faiss的所有算法都是圍繞index展開的。不管運行搜索還是聚類，首先都要建立一個index。 import ...
Faiss流程與原理分析
1、Faiss簡介 Faiss是Facebook AI團隊開源的針對聚類和相似性搜索庫，為稠密向量提供高效相似度搜索和聚類，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。它包含多種搜索任意大小向量集（備注：向量集大小由RAM內存決定）的算法，以及用於算法評估和參數調整的支持代碼 ...