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. 索引名 类名 index_factory 主要参数 字节数/向量 精准检索 备注 精准的L2搜索 IndexFlatL2 "Flat" d 4*d yes brute-force 精准的内积搜索 IndexFlatIP "Flat" d 4*d yes 归一化向量计算cos Hierarchical Navigable Small World graph

它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的.运行于 GPU 的 k-selection 算法.Facebook 人工智能实验室(FAIR) 借此创造了数个世界纪录,包括在十亿高维矢量上的构建的.世界最快的 k-nearest-neighbor 图. 相似性搜索的本质 传统

索引的I/O与复制 所有的函数都是深复制,我们不需要关心对象关系. I/O函数: write_index(index, "large.index"): 写索引到文件 Index * index = read_index("large.index") 读索引 复制函数: Index* index2 = clone_index(index): 返回索引的深复制 Index *index_cpu_to_gpu = index_cpu_to_gpu(resource, de

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. 聚类 假设2维tensor x: ncentroids = 1024 niter = 20 verbose = True d = x.shape[1] kmeans = faiss.Kmeans(d, ncentroids, niter, verbose) kmeans.train(x) 中心点放在kmeans.centroids中,目标函数的值放在kmeans.obj中.返回查询数据最近的中心点: D, I =

https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html 本月初雷锋网报道,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.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快

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Facebook AI Research研发. 具有以下特性. 1.提供多种检索方法 2.速度快 3.可存在内存和磁盘中 4.C++实现,提供Python封装调用. 5.大部分算法支持GPU实现 下面给出一些快速链接方便查找更多内容. github 官方文档 c++类信息 Troubleshooting 官方安装文档 安装 文档中给出来编译安装,conda等安装方式.因为公司服务器编译安装需要权限,所有我们一般使用conda的方式安装

Faiss使用多线程出现的性能问题 faiss在增加CPU的情况下,反而出现效率低下的问题. 从理论上看,作为一个CPU/GPU计算型的应用,更多的核意味着更大的计算吞吐能力,性能只会越来越好才是. 在实际过程中,通过taskset命令分配更多的核给faiss只会带来更长响应时间以及更大的响应时间偏差(variation). faiss的主要流程:建库(train).校验(sanity check).搜索. 由于建库是一次性操作,就不考虑建库带来的影响.对校验分析,也没有发现需要耗时太多的时间,

▶ 书中第二章部分程序,加上自己补充的代码,包括优先队列和索引优先队列 ● 优先队列 package package01; import java.util.Comparator; import java.util.Iterator; import java.util.NoSuchElementException; import edu.princeton.cs.algs4.StdIn; import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; public class cla

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\(nq\times{d}\) import numpy as np d = 64 # dimension nb = 100000 # database size nq = 10000 # nb of queries np.random.seed(1234) # make reproducible xb

1.Faiss简介 Faiss是Facebook AI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.它包含多种搜索任意大小向量集(备注:向量集大小由RAM内存决定)的算法,以及用于算法评估和参数调整的支持代码.Faiss用C++编写,并提供与Numpy完美衔接的Python接口.除此以外,对一些核心算法提供了GPU实现.相关介绍参考<Faiss:Facebook 开源的相似性搜索类库> 2.Faiss安装 参考&l

摘要:在下文中,我将尝试通过Faiss源码中各种类结构的设计来梳理Faiss中的各种概念以及它们之间的关系. 本文分享自华为云社区<Faiss源码剖析(一):类结构分析>,原文作者:HW007. Faiss是由Facebook AI Research研发的为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架.通过其官方给出的新手指南,我们可以快速地体验Faiss的基本功能.但是,相信大多数人看完官方的新手指南后,对Faiss很多的概念还是有点模糊.无法清晰的明确这些概念之间的边界.比如说在Faiss中,Q

2014-06-01 Created By BaoXinjian

图像检索中,对一幅图像编码后的向量的维度是很高.以VLAD为例,基于SIFT特征点,设视觉词汇表的大小为256,那么一幅图像编码后的VLAD向量的长度为$128 \times 256 = 32768 $.通常要对编码后的VLAD向量进行降维,降维后的向量长度应该根据图像库中图像量的大小来,如果只是几百张的小的图像库,那么可以降维到128甚至是64维,在这种情况下降维后的VLAD向量仍然有很好的区分度:但是如果图片库的数量是几千,几万张,如果VLAD降维的维度太低,损失的信息过多,就不能有很好的区

faiss 学习 github wiki 介绍 Faiss:Facebook开源的相似性搜索类库 安装 在Mac系统编译安装Faiss faiss教程跟进--Makefile 编译 faiss安装 makefile.inc的作用 按照教程可以分别生成libfaiss.a与libgpufaiss.a静态库文件 Centos 7.3 编译 & 安装 & 测试 facebook faiss 索引学习 houkai的一系列博客 pengwei的一系列文章以及向量搜索专栏 坑 首先想在本地mac上编

0.语法介绍:

2014-06-01 BaoXinjian

faiss 个人理解: https://github.com/facebookresearch/faiss 上把代码clone下来,make编译 我们将CNN中经过若干个卷积/激励/池化层后得到的激活映射(向量形式)存储到硬盘上, Faiss是一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库.它包含了搜索任意大小的向量集合的算法,这些算法可能不适合RAM.它还包含用于评估和参数优化的支持代码.Faiss是用c++编写的,带有Python/numpy的完整包装.一些最有用的算法是在GPU上实现的.它是由Fa

视图 对于复杂的查询,在多个地方被使用,如果需求发生了改变,需要更改sql语句,则需要在多个地方进行修改,维护起来非常麻烦   假如因为某种需求,需要将user拆房表usera和表userb,该两张表的结构如下:          测试表:usera有id,name,age字段         测试表:userb有id,name,sex字段      这时如果php端使用sql语句:select * from user;那就会提示该表不存在,这时该如何解决呢.解决方案:创建视图.以下sql语句创

SQL优化(三)—— 索引.explain分析   一.什么是索引 索引是一种排好序的快速查找的数据结构,它帮助数据库高效的查询数据 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式指向数据,这样就可以在这些数据结构上实现高效的查找算法.这种数据结构,就是索引

Faiss 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(5)