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 ...
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faiss CPU版本+GPU版本安裝
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 ...
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：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 ...
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 ...
Faiss向量相似性搜索
移步bdata-cap.com Faiss 快速入門（1） Faiss 更快的索引（2） Faiss低內存占用（3） Faiss 構建: clustering, PCA, quantization（4） 如何選擇Faiss索引（5） 官網地址 ...
faiss 沒有提供余弦距離怎么辦
參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40236865 faiss是Facebook開源的用於快速計算海量向量距離的庫，但是沒有提供余弦距離，而余弦距離的使用率還是很高的，那怎么解決呢 答案說在前面 進一步實驗 下面是實驗結果，比較faiss ...