FAISS

Faiss的第三个示例 -IVFPQ

Faiss的第三个示例-IVFPQflyfishimportmklmkl.get_max_threads()importnumpyasnpd=64#dimensionnb=100000#databasesizenq
flyfish1986·2020-08-17 12:25

【Faiss】源码阅读（四）——IVFPQ更低的内存占用

1.理解PQ乘积量化请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/114029796https://www.cnblogs.com/mafuqiang/p/7161592.html2.整体思路这种索引方式比前两种复杂多了。现在还是不够清晰。下面对主要思路做下记录训练训练第一阶段的kmean随机下采样100×256个样本训练kmean训练PQ量化随机下采样256×256（256个
农夫山泉2号·2020-08-16 01:34

【Faiss】入门（二）——倒序索引

转载自:https://www.zhihu.com/question/23202010/answer/23901671创建倒排索引，分为以下几步：1）创建文档列表：llucene首先对原始文档数据进行编号（DocID），形成列表，就是一个文档列表2）创建倒排索引列表l然后对文档中数据进行分词，得到词条。对词条进行编号，以词条创建索引。然后记录下包含该词条的所有文档编号（及其它信息）。谷歌之父–>谷
农夫山泉2号·2020-08-16 01:34

【Faiss】源码阅读（三）——IVFFlat（倒序索引）

摘要:这里主要讲整个实现过程与核心思路。1.核心思路前面讲的IndexFlatL2的索引方式，主要就是一种暴力搜索的方式，只是在计算的过程中针对不同的平台进行了指令集优化。这里的IndexIVFFlat索引主要对原始m个样本随机下采样n×256个样本，n：表示聚类中心点个数对下采样的样本，采用kmean进行聚类对原始m个底库样本，根据聚类中心进行分桶对要查询的query，针对聚类中心进行分桶，然后
农夫山泉2号·2020-08-16 01:34

【Faiss】入门（0）——ubuntu cpu版源码安装/vscode调试

://blog.csdn.net/u011622208/article/details/1077692391.安装0.clone源码gitclonehttps://gitee.com/mirrors/faiss.git1
农夫山泉2号·2020-08-16 01:34

mac安装 facebook faiss

Faiss是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。
随风奔跑尿飞扬·2020-08-09 22:42

使用Faiss来加速计算向量之间的相似度

大家阅读之后可以跟LSH的方法来对比使用LSH来计算余弦相似度这里我也是以1000个向量，和10万个向量为例，看一看到底加速了多少Faiss也是通过聚类来实现距离计算的加速的，只不过Faiss用了两次聚类
ws_nlp_·2020-08-06 12:33

【数据库】——faiss ubuntu安装与简单测试python

简介：Faiss是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。
农夫山泉2号·2020-08-05 11:44

Python利用Faiss库实现ANN近邻搜索的方法详解

Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的userembedding、itemembedding，对于embedding的使用非常的灵活：输入userembedding，近邻搜索itemembedding，可以给user推荐感兴趣的items输入userembedding，近邻搜搜userembedding
·2020-08-03 09:15

[TextMatch框架] 基于faiss的搜索

/TextMatchpythontests/tools_test/faiss_test.pytests/tools_test/faiss_test.pyimportsysimportjsonimpo
MachineLP·2020-07-28 14:57

【faiss】ModuleNotFoundError: No module named '_swigfaiss'

使用condainstallfaiss-cpu-cpytorch安装faiss的cpu版本后，importfaiss，提示这个错误解决方法：下载facebook上面的faissrepository在faiss
ninnyyan·2020-07-28 04:03

hi3559AV100上交叉编译faiss(facebook research)

交叉编译依赖库OpenBLAS安装开源交叉编译器OpenBLAS支持C语言BLAS和fortran语言LAPACK，faiss用到这两个库，因此都需要编译。
coolice87·2020-07-14 11:09

FAISS 聚类使用记录

spherical的作用maxpointsper_centroid说明根据官方文档GPUkmeansexample所述该值设置了256的默认值，对某些大数据集来说需要更改为((numVecsToCluster+numberOfClusters-1)/numberOfClusters)//Bydefaultfaissonlysamples256vectorspercentroid,incase//y
壮如山的汉子·2020-07-12 18:04

faiss 编译的坑

编译过程报错：g++-odemos/demo_ivfpq_indexing-fPIC-m64-Wall-g-O3-mavx-msse4-mpopcnt-fopenmp-Wno-sign-compare-fopenmpdemos/demo_ivfpq_indexing.cpplibfaiss.a-g-fPIC-fopenmp/usr/lib64/libopenblas.so.0Infileinclu
xqianxin·2020-07-12 17:30

faiss技术积累

Faiss教程：入门https://www.cnblogs.com/houkai/p/9316129.htmlFaiss教程：基础https://www.cnblogs.com/houkai/p/9316136
杨树_·2020-07-12 16:59

【原创】 FAISS安装与使用

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FacebookAI
杨树_·2020-07-12 16:28

Milvus v0.10.0 正式发布！

#2373将FAISS升级至1.6.3。#2381降低了系统在存在大量分区时删除集合需要的时间。#2394在GPU版Milvus上优化了k-selection算法的实现。
ZILLIZ RDS·2020-07-12 14:13

Milvus数据管理：删除的实现原理

区别于直接调用FAISS的remove_ids接口，为了让删除更加高效，并能够支持更多索引类型，我们做了全新的设计。
ZILLIZ RDS·2020-07-12 14:41

Milvus 新版本 v0.9.0 重磅推出！

#1796统一了FAISS、NSG、HNSW和
ZILLIZ RDS·2020-07-12 14:41

笨功夫与巧心思，Milvus开源社区的成长

如果你正在被faiss折磨，那就可以来试试Milvus。Milvus在集成底层ANNS算法库（Faiss，Annoy，hsnwlib等等）的基础上，在数据管理，稳定性和易用性方面做了很多工作。
ZILLIZ RDS·2020-07-12 14:41

Ubuntu 16.04 下编译安装Faiss CPU版本

环境：unbuntu16.04安装anaconda2#下载wgethttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda2-4.3.0-Linux-x86_64.sh#权限chmod+xAnaconda2-4.3.0-Linux-x86_64.sh#安装bashAnaconda2-4.3.0-Linux-x86_64.sh安装过
翻开一本大学教材·2020-07-12 11:45

Faiss教程：入门

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。
weixin_34389926·2020-07-12 10:31

Faiss教程：GPU

Fassi通过CUDA支持GPU，要求3.5以上算力，float16要求CUDA7.5+通过index_gpu_to_cpu可以将索引从GPU复制到CPU，index_cpu_to_gpu和index_cpu_to_gpu_multiple可以从CPU复制到GPU，并支持GpuClonerOptions来调整GPU存储对象的方式。GpuIndexFlat,GpuIndexIVFFlat和GpuIn
weixin_34126557·2020-07-12 09:58

Faiss教程：索引(1)

索引是faiss的关键知识，我们重点介绍下。索引方法汇总有些索引名，我就不翻译了，根据英文名去学习更准确。
weixin_33872660·2020-07-12 08:01

揭开Faiss的面纱 探究Facebook相似性搜索工具的原理

Facebook开源了AI相似性搜索工具Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook发布了对Faiss的官方原理介绍。它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。
weixin_33782386·2020-07-12 07:44

Faiss教程：基础

Faiss对一些基础算法提供了非常高效的实现：k-means、PCA、PQ编解码。
DragonWar%·2020-07-12 07:16

Faiss流程与原理分析

1、Faiss简介Faiss是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。
weixin_30751947·2020-07-12 06:35

IndexFlatL2、IndexIVFFlat、IndexIVFPQ三种索引方式示例

上文针对Faiss安装和一些原理做了简单说明，本文针对标题所列三种索引方式进行编码验证。
weixin_30396699·2020-07-12 05:03

faiss遇到的坑

1、TypeError:inmethod‘IndexFlat_add’,argument3oftype‘floatconst*’数组不能是float64，要是float32查看数据类型arr.dtypearr.astype(‘float32’)2、n,d=x.shapeValueError:notenoughvaluestounpack(expected2,got1)x.shape返回的只有一个数
飞奔的帅帅·2020-07-12 04:01

faiss 安装

https://github.com/facebookresearch/faiss1.安装Python环境如果使
二楼后座Scarlett·2020-07-12 04:49

【Faiss】简介及示例，索引类型

blog.csdn.net/kanbuqinghuanyizhang/article/details/80774609sift数据集下载：http://corpus-texmex.irisa.fr/下面为介绍数据索引类型Faiss
mjiansun·2020-07-12 03:23

facebook Faiss的基本使用示例(逐步深入）

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，它是最简单的索引类型，只执行强力L2距离搜索step3
sparkexpert·2020-07-11 23:48

faiss(1)：简介 安装 与 原理

1.简介Faiss是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。
沈子恒·2020-07-11 22:01

Faiss(1): 相似性类库搜索说明

Faiss(1):相似性类库搜索说明1.概述Faiss的全称是FacebookAISimilaritySearch。
翔底·2020-07-11 21:33

Faiss(2):编程环境搭建

IntelSkylake系列，20corememory：32GBGPU:NVIDIATeslaP4软件环境OS：Ubuntu16.04NVIDIADriver：440.33.01CUDA：10.2CONDA：4.8.0Faiss
翔底·2020-07-11 21:02

Faiss(3)：基于IndexIVFPQ的demo程序

1.说明在研究Faiss库一段时间之后，做了一个简单的demo程序。这个程序在CPU环境下进行训练，GPU内进行搜索。使用IndexIVFPQ索引。
翔底·2020-07-11 21:02

conda install 安装faiss cpu与gpu

version=3.4.4faiss-cpu-1.4.0-py36_cuda0.0_1.tar.bz2faiss-gpu-1.5.0-py36_cuda9.0_1.tar.bz2pipinstallmkl
周子青·2020-07-11 18:39

Faiss介绍以及使用详解

简介faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。由FacebookAIResearch研发。具有以下特性。
吟风i·2020-07-11 15:51

Faiss库系列2_原理分析

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，前者使用L2距离衡量向量相似度，而后者采用点积衡量。
Bao_Ling·2020-07-11 14:19

facebook Faiss的基本使用示例

转载自：https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/68922307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
nuohanfengyun·2020-07-11 13:17

faiss教程【facebook官方文档】

官方教程开始对于以下内容，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。
ninnyyan·2020-07-11 13:32

CentOS7 -- Faiss cpu 版本安装

https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/master/INSTALL.mdfaiss快速检索，你值得拥有系统：CentOS7（64位），Python2.7.13
pandsu·2020-07-11 12:18

Faiss相似性搜索类库

Facebook人工智能实验室（FAIR）基于十亿级别的数据集构建了最近邻搜索算法的实现，这比之前介绍的已知文献中在GPU上实现的最先进且最快的k-selection算法还要快大约8.5倍，因此创造了新的记录，包括第一个基于十亿高维向量构建的k最近邻图。关于相似性搜索传统的数据库是由包含符号信息的结构化数据表组成。比如，一个图片集可以表示为一个数据表，每行代表一个被索引的图片，包含图片标识符和描述
langb2014·2020-07-11 10:07

CentOS7上faiss环境准备

gitclonehttps://github.com/facebookresearch/faiss.gityuminstallopenblasyuminstalllibopenblasyuminstallopenblas-openmp64
jollyjumper·2020-07-11 09:55

faiss 安装教程

参考:https://github.com/facebookresearch/faiss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。
杨建利·2020-07-11 07:42

浅析Faiss在推荐系统中的应用及原理

之前在业务中应用了许多Faiss，也看了几篇关于Faiss的论文，简单记录下Faiss的一些属性和应用。
李博Garvin·2020-07-11 06:51

facebook向量搜索聚类faiss安装与使用示例

安装从这里下载相关的安装文本1.安装fortranyuminstalllibgfortranyuminstallgcc-gfortran2.安装blasrpm-ivhblas-3.2.1-5.el6.x86_64.rpmrpm-ivhblas-devel-3.2.1-5.el6.x86_64.rpm3.安装lapackrpm-ivhlapack-3.2.1-5.el6.x86_64.rpmrpm-
fanzitao·2020-07-11 05:14

faiss工具使用

faiss使用GitHub地址：https://github.com/dreamfantacy/faiss/blob/master/faiss_use.mdfaiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架
dreamfantacy·2020-07-11 05:22

ubuntu 16.04 环境安装faiss（ CPU和GPU）

主要是基于官网教程，在安装过程中有一些注意事项，在这里做一下说明（强烈推荐参考github给出的官方教程，非常详细，一步一步执行即可，链接https://github.com/facebookresearch/faiss
学习_forever_go·2020-07-11 04:15

Faiss从入门到实战精通

1.Faiss是什么Faiss是FacebookAiResearch开发的一款稠密向量检索工具。
bitcarmanlee·2020-07-11 02:52
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