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,flat_config) 报错内容见上: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "swigfaiss_gpu.py"…

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…

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…

写在前面 高性能向量检索库(milvus & faiss)简介 Milvus和Faiss都是高性能向量检索库,可以让你在海量向量库中快速检索到和目标向量最相似的若干个向量,这里相似度量标准可以是内积或者欧式距离等.这里借用milvus官方的话再次说明这两个库的特点: Milvus 是一款开源的.针对海量特征向量的相似性搜索引擎.基于异构众核计算框架设计,成本更低,性能更好. 在有限的计算资源下,十亿向量搜索仅毫秒响应. 说白了就是速度快,暂且不说十亿向量,自己写代码去完成对100万300维向量的…

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…

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. import faiss # make faiss available index = faiss.IndexFlatL2(d) # build the index # d is the dimension of data 在运行上述代码后,就可以添加数据并运行搜索了. index.add(xb) # xb i…

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是一个由facebook开发以用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库.它能够在任意大小的向量集中进行搜索.它还包含用于评估和参数调整的支持代码.Faiss是用C++编写的,带有Python的完整接口.一些最有用的算法是在GPU上实现的.Faiss官方仓库为:faiss. 所谓相似性搜索是指通过比较多维空间中数据之间的相似性来搜索与输入数据最相似的目标数据.例如人脸识别中,通过比较人脸向量之前的距离来识别当前人脸与哪张人脸相似.因此,该技术被广泛应用于信息检索.计算机视觉.数据分析等领域.…

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. 首先生成数据集,这里采用100万条数据,每条50维,生成数据做本地化保存,代码如下: import numpy as np # 构造数据 import time d = 50 # dimension nb = 1000000 # database size # nq = 1000000 # nb of queries np.random.seed(1234) # make reproducible xb =…

许多 AI 系统训练完毕,正式上线时的基本操作往往可以抽象为:在高维向量空间中,给定一个向量,寻找与之最相近的 k 个向量.当向量数目异常巨大时,如何快速地执行这一基本操作,便成为 AI 系统在工程应用中必须解决的问题. Facebook 发布 faiss (Facebook AI Similarity Search) 就是专门用来解决这个问题的. 详细阐述请看 facebook 的原文: https://code.facebook.com/posts/1373769912645926/fais…