本文整理汇总了Python中faiss.IndexIVFPQ方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python faiss.IndexIVFPQ方法的具体用法？Python faiss.IndexIVFPQ怎么用？Python faiss.IndexIVFPQ使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类faiss的用法示例。
在下文中一共展示了faiss.IndexIVFPQ方法的3个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: train_index
# 需要导入模块: import faiss [as 别名]
# 或者: from faiss import IndexIVFPQ [as 别名]
def train_index(data, quantizer_path, trained_index_path, fine_quant='SQ8', cuda=False):
quantizer = faiss.read_index(quantizer_path)
if fine_quant == 'SQ8':
trained_index = faiss.IndexIVFScalarQuantizer(quantizer, quantizer.d, quantizer.ntotal, faiss.METRIC_L2)
elif fine_quant.startswith('PQ'):
m = int(fine_quant[2:])
trained_index = faiss.IndexIVFPQ(quantizer, quantizer.d, quantizer.ntotal, m, 8)
else:
raise ValueError(fine_quant)
if cuda:
if fine_quant.startswith('PQ'):
print('PQ not supported on GPU; keeping CPU.')
else:
res = faiss.StandardGpuResources()
gpu_index = faiss.index_cpu_to_gpu(res, 0, trained_index)
gpu_index.train(data)
trained_index = faiss.index_gpu_to_cpu(gpu_index)
else:
trained_index.train(data)
faiss.write_index(trained_index, trained_index_path) 示例2: __init__
# 需要导入模块: import faiss [as 别名]
# 或者: from faiss import IndexIVFPQ [as 别名]
def __init__(self, database, method, M=128, nbits=8, nlist=316, nprobe=32):
super().__init__(database, method)
self.quantizer = {'cosine': faiss.IndexFlatIP,
'euclidean': faiss.IndexFlatL2}[method](self.D)
self.index = faiss.IndexIVFPQ(self.quantizer, self.D, nlist, M, nbits)
samples = database[np.random.permutation(np.arange(self.N))[:self.N]]
print("[ANN] train")
self.index.train(samples)
self.add()
self.index.nprobe = nprobe 示例3: __init__
# 需要导入模块: import faiss [as 别名]
# 或者: from faiss import IndexIVFPQ [as 别名]
def __init__(self, database, method, M=128, nbits=8, nlist=316, nprobe=64):
super().__init__(database, method)
self.quantizer = {'cosine': faiss.IndexFlatIP,
'euclidean': faiss.IndexFlatL2}[method](self.D)
self.index = faiss.IndexIVFPQ(self.quantizer, self.D, nlist, M, nbits)
samples = database[np.random.permutation(np.arange(self.N))[:self.N // 5]]
print("[ANN] train")
self.index.train(samples)
self.add()
self.index.nprobe = nprobe