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 ...

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 ...

conda install faiss-gpu cudatoolkit=10.1 -c pytorch 備注： cuda 10.1 ...

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32-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 ...

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安裝 faiss是facebook開發的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和進行密集向量聚類的庫。 faiss用c++編寫，安裝faiss需要在github上下載其c++源碼並用make編譯安裝 faiss僅有的兩個依賴包：blas和lapack CPU ...

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 ...