结构体 faiss::gpu::IVFPQBuildCagraConfig
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struct IVFPQBuildCagraConfig
公共成员
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uint32_t n_lists = 1024
倒排列表（簇）的数量
提示：每个簇的向量数（
n_rows/n_lists）应约为 1,000 到 10,000。
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uint32_t kmeans_n_iters = 20
搜索 K-means 中心（索引构建）的迭代次数。
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double kmeans_trainset_fraction = 0.5
在迭代 K-means 构建期间使用的数据比例。
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uint32_t pq_bits = 8
通过 PQ 压缩后向量元素的位长。
可能的值：[4, 5, 6, 7, 8]。
提示：“pq_bits”越小，索引大小越小，搜索性能越好，但召回率越低。
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uint32_t pq_dim = 0
通过 PQ 压缩后向量的维度。 当为零时，使用启发式方法选择最佳值。
注意：
pq_dim /// pq_bits必须是 8 的倍数。提示：较小的“pq_dim”会导致较小的索引大小和更好的搜索性能，但召回率较低。 如果“pq_bits”为 8，“pq_dim”可以设置为任何数字，但 8 的倍数是理想的，以获得良好的性能。 如果“pq_bits”不是 8，“pq_dim”应为 8 的倍数。 为了获得良好的性能，“pq_dim”最好是 32 的倍数。 理想情况下，“pq_dim”也应该是数据集维度的除数。
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codebook_gen codebook_kind = codebook_gen::PER_SUBSPACE
如何创建 PQ 码本。
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bool force_random_rotation = false
即使
dim % pq_dim == 0，也在输入数据和查询上应用随机旋转矩阵。注意：如果
dim不是pq_dim的倍数，则始终将随机旋转应用于输入数据和查询，以将工作空间从dim转换为rot_dim，后者可能略大于原始空间，并且是pq_dim的倍数（rot_dim % pq_dim == 0）。 但是，当dim是pq_dim的倍数时，此转换不是必需的（dim == rot_dim，因此无需添加“额外”数据列/特征）。默认情况下，如果
dim == rot_dim，则旋转变换使用单位矩阵初始化。 当force_random_rotation == true时，无论dim和pq_dim的值如何，都会生成随机正交变换矩阵。
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bool conservative_memory_allocation = false
默认情况下，该算法为各个集群（
list_data）分配比实际需要的更多空间。 这允许分摊内存分配的成本，并减少在重复调用extend（扩展数据库）期间的数据复制次数。另一种选择是保守的分配行为； 启用后，该算法始终分配存储给定数量记录所需的最小内存量。 如果希望尽可能少地使用 GPU 内存来存储数据库，请将此标志设置为
true。
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uint32_t n_lists = 1024