FAISS

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

使用Anaconda安装faiss

使用Anaconda安装faiss是最方便快速的方式，facebook会及时推出faiss的新版本conda安装包，在conda安装时会自行安装所需的libgcc,mkl,numpy模块。
FishSugar·2020-07-10 23:47

（二）Graphvite 安装过程整理

在安装Graphvite之前，请确保你已经下载了graphvite源码，并且安装好CUDA(只使用CPU可以不需要)以及安装好了faiss。
淡忘瞬间dream·2020-07-10 20:10

Chat with Milvus #12 ：新版本、Postgres向量检索插件、比Faiss好用？

5分钟快速一览Milvusv.0.9.0新功能Milvus新版本v0.9.0，只要5分钟不到的时间就可以看完哦～|MilvusQ&A与文字实录ChatwithMilvus#12向量检索线上问答Attendee=参会者AttendeeA：我现在只是属于试用阶段，还没有经过一个比较完整的使用场景的考验，所以现在主要就是说想学习一下，看看别人都是应用到什么样的场景。我们现在实际用的就是一个句子相似性的应
ZILLIZ RDS·2020-07-10 19:13

Faiss向量召回引擎如何做到快速查找最近邻

Faiss向量召回引擎的索引结构背景问题描述问题规模最近邻离线表向量量化(VectorQuantization)乘积量化PQ(ProductQuantization)Quantization场景下的距离计算
Shen_Jianan·2020-07-10 18:59

facebook faiss的安装测试

Faiss是由FacebookAIResearch（FAIR）开发的一个用于有效的相似性搜索（similaritysearch）和稠密矢量聚类（clusteringofdensevectors）的库。
sparkexpert·2020-07-10 18:25

点击日志数据转换成FFM数据格式——CSV2FFM

能不能用faiss？下面先说2-生
VideoRecommendation·2020-07-10 16:52

faiss使用单个GPU与tensorflow训练

问题来源：Youtube2016算法实现线上召回问题描述：在用线程扫描新的日志时使用的是0GPU跑模型，模型跑完后测试，然后faiss召回也是用的GPU-0，但是出错ExceptioninthreadThread
VideoRecommendation·2020-07-10 16:21

faiss的基本使用方法

faiss.IndexFlatL2(d)官方解释是暴力搜索L2距离方法，add后即建立索引了，无需index.train(xb)，我对比了，有没有这一步的结果是一样的得到的D是距离，I是索引，>>>k=
VideoRecommendation·2020-07-10 16:20

安装faiss失败

这个问题官方已经说了，不支持win下的。所以可能不管是安装-cpu或者-gpu都不行的，无论有没有gpupipinstallfaiss-cpuCollectingfaiss-cpuUsingcachedhttps://files.pythonhosted.org/packages/6b/79/3fc59c466abcfed5fa9b40915a6564576b7615ac9201eac671567
VideoRecommendation·2020-07-10 16:20

faiss快速查询召回数据都一样咋办？

问题来源：想要快速得到结果，使用的近似的方法，即ANN，单个或者多个GPU均是采用的近似方法，这里面就有参数设置的问题一不小心就出现了我的情况，如下uid:1,truenextclickis:[577]right?0.0predict50:[703,5272,512,5321,5242,5772,8633,8633,8633,8633,8633,8633,8633,8633,8633,8633,8
VideoRecommendation·2020-07-10 15:41

faiss 使用

添加faiss到python路径vim~/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/my.pth添加路径/home/bi_tag/faiss/faiss参照官网：https
点点渔火·2020-07-08 06:07

机器学习 | Faiss实现

Faiss原理及实现1前言2什么是Faiss2.1为什么会出现Faiss？
RUC_Lee·2020-07-07 20:16

Milvus在大规模向量检索场景下的数据管理

Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss，SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。
javastart·2020-07-04 19:13

常用向量检索组件收集-持续更新中-大家推荐

Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss，SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。二。
javastart·2020-07-04 19:42

计算机视觉各领域前沿算法积累

pytracking2、pysot3、SiamMask4、siammask_e5、AlphaVideo6、Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection三、人像检索1、faiss2
技术挖掘者·2020-07-04 09:36

faiss入坑排坑

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。
烟鬼来zzz·2020-06-29 02:06

Faiss学习：一

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。
weixin_34393428·2020-06-28 18:04

安装测试facebook FAISS（CPU）

利用Anaconda2工具包安装FAISS，并进行实例测试。过程参考了FAISS安装教程。
breezesn·2020-06-26 22:31

安装测试 facebook FAISS（GPU）

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。
breezesn·2020-06-26 22:31

Faiss源码解析 - Index抽象类介绍(一)

本系列文章基于Faiss1.5.3版本的代码进行分析。
Bob Liu·2020-06-26 21:31

python conda、pip区别，python 下 faiss 安装

在安装一些python的安装包时，我们会使用condainstall~或者pipinstall~网上说conda是安装到云端，而pip是安装到本地，那二者究竟有什么区别，可以参考下这个点击打开链接个人理解：如果我们专注于只是安装Python包，conda和pip服务不同的受众和不同的目的。如果你想在现有的系统Python安装中管理Python包，conda不能帮助你：通过设计，它只能在conda环
SoWhat1412·2020-06-25 05:53

Faiss assertion err == CUBLAS_STATUS_SUCCESS failed in void faiss::gpu::runMatrixMult(faiss::gpu::Te

最近在使用faiss库的时候,出现了以下错误,Faissassertionerr==CUBLAS_STATUS_SUCCESSfailedinvoidfaiss::gpu::runMatrixMult(
junjian Li·2020-06-25 04:00

【faiss】TypeError: in method 'IndexFlat_add', argument 3 of type 'float const *'

code建立好index后，调用index.add方法，添加数据进index出现TypeError:inmethod‘IndexFlat_add’,argument3oftype‘floatconst*’错误solutionndarrays必须是numpy.float32类型，不能是float64检查了了要添加的数据类型，的确是float64，如下图plus附查看当前numpyarray数据类型的
ninnyyan·2020-06-24 17:55

Faiss建立索引并保存（C++）

Faiss建立索引并保存。如果用IndexHNSWFlat，就采用IndexIDMap进行映射。
不懂机器学习·2020-06-23 22:16

faiss 相似特征向量搜索

1，支持两种相似性计算方法：L2距离（即欧式距离）和点乘（归一化的向量点乘即cosine相似度）；2，按照是否编码压缩数据可以分为两类算法，使用压缩的算法可以在单台机器上处理十亿级别的向量规模；3，并非线程安全的——不支持并行添加向量或搜索与添加的并行；仅在CPU模式下支持并行搜索；4，只有继承了IndexIVF的算法才支持向量的remove()操作，但由于是连续存储，remove的时间复杂度是O
Horson Liu·2020-06-23 17:40

faiss安装方法：anaconda安装和swig安装

方法一：通过anaconda安装1、下载anaconda2、bash下载的anaconda.sh，一路回车，默认安装3、修改环境变量：vim/etc/profile添加exportPATH="$HOME/anaconda2/bin:$PATH"（假设你的anaconda为anaconda2，在$HOME路径下）启用source/etc/profile4、通过condalist命令查看anacond
SX的笔记·2020-06-22 05:22

Faiss in python and GPU报错：NotImplementedError: Wrong number or type of arguments for overloaded func.

最近在玩faiss,运行这段代码的时候报错了：res=faiss.StandardGpuResources()flat_config=0index=faiss.GpuIndexFlatL2(res,d,
weixin_30670151·2020-06-21 10:28

Faiss向量相似性搜索

移步bdata-cap.comFaiss快速入门（1）Faiss更快的索引（2）Faiss低内存占用（3）Faiss构建:clustering,PCA,quantization（4）如何选择Faiss索引
船长&CAP·2020-04-02 22:00

Faiss cpu 版本安装记

由于工作需要，临时了解到一个Faiss，据说是一款较好的找相似图的工具，这里主要记录下我安装cpu版本的一个过程。主要参考了reference1。
galois_xiong·2020-03-17 12:31

Faiss学习：一

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。
momo猪·2020-03-10 08:53

Faiss - 高维向量相似度检索和聚类库

Faiss主要特性：支持相似度检索和聚类；支持多种索引方式；支持CPU和GPU计算；支持Python和C++调用；Faiss索引类型：ExactSearchforL2#基于L2距离的确定搜索匹配ExactSe
北冥Master·2020-02-22 10:09

faiss-1.5.0版在cuda9.0（1080Ti）、cuda9.2（TitanV）上的编译

背景不支持conda安装cuda9.2版本的faiss。faiss-1.5.1版本编译不成功。步骤下载faiss-1.5.0版本，解压并重命名为faiss运行.
chenyihang·2020-02-02 12:33

faiss 没有提供余弦距离怎么办

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40236865，但最后观点不同faiss是Facebook开源的用于快速计算海量向量距离的库，但是没有提供余弦距离，而余弦距离的使用率还是很高的
littlepai·2019-12-31 12:00

faiss 学习笔记(二) | index 学习

前言faiss的索引种类很多,并且可以嵌套使用.不同的索引有不同的实现方式及试用条件,根据数据集的特性和运行机器的性能来选择合适的索引是进行开发的第一步faiss核心组件在了解深入了解索引之前,我们需要直到
卡尔是正太·2019-12-01 19:49

分布式向量搜索系统 Vearch

本系统基于Faiss实现，提供了快速的向量检索功能。提供类似Elasticsearch的RestfulAPI可以方便地对数据及表结构进行管理查询等工作。架构
·2019-10-10 16:00

Faiss源码安装

本篇文章提供了了Faiss安装的教程（CPU版安好了，GPU版有点问题，后补）Step1下载FAISSgitclonehttps://github.com/facebookresearch/faissStep2
CloudCver·2019-09-16 17:39

Faiss源码安装

本篇文章提供了了Faiss安装的教程（CPU版安好了，GPU版有点问题，后补）Step1下载FAISSgitclonehttps://github.com/facebookresearch/faissStep2
CloudCver·2019-09-16 17:39

Faiss: 入门导读

引言Faiss是Facebook于2017年开源的一个相似度检索工具。相似度检索是啥？搜索、广告、推荐都需要用到相似度的检索。
果冻虾仁·2019-08-17 00:00

Faiss 入门

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。
五山小新新·2019-07-01 00:00

Faiss利用mkl加速,构建索引训练时出错。

前言记录一下faiss构建索引训练时碰到的一个坑。
luochenxi·2019-03-28 00:00

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。
yhzhou·2019-03-21 08:00

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。
yhzhou·2019-03-20 23:00
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