File IndexIVFIndependentQuantizer.h
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namespace faiss
k-means 聚类的一种实现，包含许多变体。
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此源代码根据 MIT 许可证授权，该许可证位于此源树根目录的 LICENSE 文件中。
IDSelector 旨在定义要处理的向量子集（用于删除或作为搜索的子集）
PQ4 SIMD 打包和累积函数
基本内核用 bbs = nb * 2 * 16 向量累积 nq 查询向量，并为此生成输出矩阵。这对于 nq * nb <= 4 很有意义，否则寄存器溢出变得太大。
这些函数的实现分布在 3 个 cpp 文件中，以减少并行编译时间。模板被显式实例化。
此文件包含用于计算距离的内核的回调。
在整个库中，向量以 float * 指针的形式提供。当批量处理（添加/搜索）多个向量时，大多数算法都可以得到优化。在这种情况下，它们作为矩阵传入。当大小为 d 的 n 个向量作为 float * x 提供时，向量 i 的分量 j 是
x[ i * d + j ]
其中 0 <= i < n 且 0 <= j < d。换句话说，矩阵始终是紧凑的。在指定矩阵大小时，我们称之为 n*d 矩阵，这意味着行优先存储。
I/O 函数可以读/写到文件名、文件句柄或抽象介质的对象。
读取函数返回的对象应使用 delete 释放。这些对象中的所有引用都归该对象所有。
倒排列表的定义 + 实现该接口的一些常用类。
由于 IVF（倒排文件）索引对于大规模用例非常有用，因此我们将与它们相关的一些函数分组到这个小库中。大多数函数都可以在 IndexIVF 和嵌入在 IndexPreTransform 中的 IndexIVF 上工作。
此文件中实现了 L2 和内积之外的额外度量标准
实现了一些神经网络层，主要用于支持 QINCo
定义了一些对象，这些对象将变换应用于一组向量。这些通常是预处理步骤。
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struct IndexIVFIndependentQuantizer : public faiss::Index
- #include <IndexIVFIndependentQuantizer.h>
一个 IVF 索引，其量化器具有与有效负载大小不同的输入维度。要编码的向量通过 VectorTransform 从输入向量中获得。
公共函数
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IndexIVFIndependentQuantizer(Index *quantizer, IndexIVF *index_ivf, VectorTransform *vt = nullptr)
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inline IndexIVFIndependentQuantizer()
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virtual void train(idx_t n, const float *x) override
对代表性的向量集执行训练
- 参数:
n – 训练向量的数量
x – 训练向量，大小为 n * d
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virtual void add(idx_t n, const float *x) override
将维度为 d 的 n 个向量添加到索引。
向量被隐式分配标签 ntotal .. ntotal + n - 1 此函数将输入向量切分成小于 blocksize_add 的块，并调用 add_core。
- 参数:
n – 向量的数量
x – 输入矩阵，大小为 n * d
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virtual void search(idx_t n, const float *x, idx_t k, float *distances, idx_t *labels, const SearchParameters *params = nullptr) const override
查询索引中维度为 d 的 n 个向量。
最多返回 k 个向量。如果查询的结果不足，则使用 -1 填充结果数组。
- 参数:
n – 向量的数量
x – 要搜索的输入向量，大小为 n * d
k – 提取的向量数量
distances – 输出成对距离，大小为 n*k
labels – NN 的输出标签，大小为 n*k
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virtual void reset() override
从数据库中删除所有元素。
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~IndexIVFIndependentQuantizer() override
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IndexIVFIndependentQuantizer(Index *quantizer, IndexIVF *index_ivf, VectorTransform *vt = nullptr)
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struct IndexIVFIndependentQuantizer : public faiss::Index