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faiss-index进阶操作

时间:2019-09-22 12:24

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  0.写在前面参考下述文章的编译安装步骤同时将自己遇到的错误进行梳理解决:十分感谢此文章~遇到问题多去fai...博文来自:u014448054的博客

  faiss简介及示例原文:版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允...博文来自:jacke121的专栏

  在多个GPU上运行Faiss以及性能测试一、Faiss的基本使用1.1在CPU上运行Faiss的所有算法都是围绕index展开的。不管运行搜索还是聚类,首先都要建立一个index。importfais...博文来自:weixin_34393428的博客

  目录通过Makefile安装安装命令通过cmake安装安装命令:遇到问题1、安装时报错,提示找不到gtest2、安装时报错,提示找不到openBlas3、提示找不到头文件4、函数引用未定义FAISS是...博文来自:杨树的博客

  Faiss库系列1_概述项目地址:使用教程:博文来自:Inner Peace

  针对上一篇文章,安装完毕之后,可以对faiss进行基本的案例学习,具体步骤如下:step1:构造实验数据step2:为向量集构建IndexFlatL2索引,faiss-index进阶操作它是最简单的索引类型,只执行强力L2距离搜索...博文来自:大数据挖掘SparkExpert的博客

  Faiss是由FacebookAIResearch研发的为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。可以将数据集分割成几部分。暴力匹配存在的...博文来自:Inner Peac。

  Tutorial快速入门数据准备faiss可以处理固定维度d的向量集合,这样的集合这里用二维数组表示。一般来说,我们需要两个数组:1.data。包含被索引的所有向量元素;2.query。索引向量,我们...博文来自:dake1994的博客

  官方教程开始对于以下内容,aiss我们假设已安装Faiss。我们在C++和Python中提供代码示例。可以通过复制/粘贴代码或从Faiss发行版的tutorial/子目录运行代码来运行代码。生成一些数据Fai...博文来自:ninnyyan的博客

  faiss搜索代码09-26最近人脸识别, 使用faiss 搜索代替原来的redis,这个demo是关于faiss库的相关操作

  1:首先是安装上的坑:第一个就是faiss根本没有windows的版本,只支持mac和linux。再然后,如果你要是用的contos6版本的虚拟机,那就要更新glibc这个库(不难,但很容易出问题),...博文来自:weixin_41895847的博客

  选择合适的index类型选择index类型并没有一套精准的法则可以依据,需要根据自己的实际情况选取。下面的几个问题可以作为选取index的参考。是否需要精确的结果如果需要,应该使用“Flat”只有In...博文来自:dake1994的博客

  ...多线程以充分利用多核性能并在多路GPU上进行并行搜索博文来自:mao_feng的博客在上一篇文章里面的官方demo建立索引方式使用的是最基本的索引,其他的操作不能修改索引。前者使用L2距离衡量向量相似度,而后者采用点积衡量。但是,如果多线程调用的了修改索引的函数,即使对于只读函数,FaisGPU索引也不是线程安全的。我们在d...博文来自:的博客Faiss库系列2_原理分析1引入??Faiss库为向量近邻搜索提供精确的暴力匹配方法IndexFlatL2和IndexFlatIP,这时候需要开发人员实现互斥。通过其官方给出的新手指南,相信大多数人看完官方的新手指南...博文来自:Dramer110的专栏线程安全Faiss的CPU索引在执行并行搜索时是线程安全的,这里在介绍两种基础索引更多索引类别1--更快的检索IndexIVFFlat官方介绍:为了加快搜索速度,我们可以快速地体验Faiss的基本功能。

  以查询向量为中心,返回距离在一定范围内的结果,如返回数据库中与查询向量距离小于0.3的结果。

  使用remove_ids方法可以移除Index中的部分向量,调用了IDSelector对象(或IDSelectorBatch批量操作)标识每个向量是否应该被移除。因为要遍历标识数据库中的每一个向量,所以只有在需要移除大部分向量时才建议使用。

  1.Faiss原理单元-探测(Cell-probe)方法以失去保证以找到最近邻居为代价来加速该过程的典型方法是采用诸如k均值的分区技术。相应的算法有时被称为cell-probe方法:我们使用基于多探测...博文来自:Al_xin的专栏

  Faiss处理固定维度d的数据,矩阵每一行表示一个向量,每列表示向量的一项。Faiss采用32-bit浮点型存储。假设xb为数据集,维度为\(nb\times{d}\);xq是查询数据,维度为\(nq...博文来自:weixin_34389926的博客

  可以将多个index合并,需要注意的是,多个Index的数据应该满足同一分布,并且用同一分布的数据训练index,如果多个Index的数据分布不同,合并时并不会报错,但在理论上会降低索引的精度,应该用与合并后的数据集同分布的训练集再次训练。

  本文转载自:本月初雷锋网报道,Facebook开源了AI相似性搜索工具Faiss。而...

  参考:在工作中,尤其是在推荐系统中,我们经常需要处理一些向量关系比对的问题。比如说,在进行基于用户的协同过滤的时候,我...博文

  Faiss教程:入门???????教程:基础???????博文来自:杨树的博客

  在上一篇“安装测试facebookFAISS(CPU)”基础上继续搭建GPU版本的FAISS开发环境,并进行测试。搭建GPU开发环境–安装CUDA并导入CuDNN关联–配置环境变量C++GPU开发环境...博文来自:u010641294的博客

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