命名空间 faiss::nn

namespace nn

类型定义

using Tensor2D = Tensor2DTemplate<float>

using Int32Tensor2D = Tensor2DTemplate<int32_t>

template<typename T>
struct Tensor2DTemplate

公共函数

Tensor2DTemplate(size_t n0, size_t n1, const T *data = nullptr)

Tensor2DTemplate &operator+=(const Tensor2DTemplate&)

Tensor2DTemplate column(size_t j) const

获取第 j 列作为单列 Tensor2D

inline size_t numel() const

inline T *data()

inline const T *data() const

公共成员

size_t shape[2]

std::vector<T> v

struct Linear

#include <NeuralNet.h>

minimal translation of nn.Linear

公共函数

Linear(size_t in_features, size_t out_features, bool bias = true)

Tensor2D operator()(const Tensor2D &x) const

公共成员

size_t in_features

size_t out_features

std::vector<float> weight

std::vector<float> bias

struct Embedding

#include <NeuralNet.h>

nn.Embedding的最小化翻译

公共函数

Embedding(size_t num_embeddings, size_t embedding_dim)

Tensor2D operator()(const Int32Tensor2D&) const

inline float *data()

inline const float *data() const

公共成员

size_t num_embeddings

size_t embedding_dim

std::vector<float> weight

struct FFN

#include <NeuralNet.h>

前馈层，扩展到隐藏维度，应用 ReLU 非线性，然后映射回原始维度

公共函数

inline FFN(int d, int h)

Tensor2D operator()(const Tensor2D &x) const

公共成员

Linear linear1

Linear linear2