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 ...
原文：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。 提供多種檢索方法 速度快 可存在內存和磁盤中 C 實現，提供Python封裝調用。 大部分算法支持GPU實現 下面給出一些快速鏈接方便查找更多內容。 github 官方文檔 c 類信息 Troubleshooting 官方安裝文檔 安裝 文檔中給出來編譯安裝，conda等 ...
2019-05-24 14:25 0 820 推薦指數：
相關推薦
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 ...
【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(IndexFlatL2): 主要參數d；占用字節4d;是否窮盡式搜索：是； 內積精確檢索(IndexFlatIP)：d；4d；是； 級聯式圖搜索(Inde ...
【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 ...
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 ...
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 ...