Faiss(3)：基于IndexIVFPQ的demo程序_faiss demo-优快云博客

本文介绍使用Faiss库构建IVFPQ索引的全过程，包括参数配置、数据集生成、索引创建、训练、添加向量、GPU迁移及搜索。通过对比暴力搜索结果评估索引精确度。

1. 说明

在研究Faiss库一段时间之后，做了一个简单的demo程序。这个程序在CPU环境下进行训练，GPU内进行搜索。使用IndexIVFPQ索引。

由于没有实际的图片库，这里使用numpy生成多维随机数组的方式来模拟数据检索的过程。

1.1 开发环境

参考Faiss(2)：编程环境搭建

1.2 程序总体流程

Faiss总体使用过程可以分为三步：

构建训练数据和查询数据，原始数据集以二维矩阵形式表达,矩阵每一行代表数据库中的一个数据，每一列代表数据库中所有数据的某个特征，每个数据为高维浮点矢量如64维，当数据库中数据量较大时，训练集规模远小于数据库。查询数据与训练数据类型和格式相同。这一步骤是离线进行，更新频率很低。
挑选合适配置参数建立Index（Faiss的核心部件），从数据库中选取训练数据训练并得到聚类中心向量，数据库数据通过add操作建立Index索引。这部分也是离线，更新频率高于上一步。
Search搜索，距离计算+比较得到最后结果。在线进行，目标是低延迟，高吞吐量。

2. 程序设计

1. 设置参数配置

nb = nb            # dataset numbers
nq = nq            # query numbers
nlist = nlist
nprobe = nprobe
topk = topk
d = 64             # dimension
m = 64             # sub quantizer
nbits = 8          # bits of per code

learning_ratio = lr   # 学习率

程序使用固定为64的维度，其中nb表示database，本文以1M数据量为例进行说明。

2. 准备测试样本集和训练集

# prep nq test samples
def CreateDataSet(nb, nq, d):
    # dataset
    np.set_printoptions(threshold = np.inf)
    np.random.seed(1234)

    xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
    xb[:, 0] += np.arange(nb) / int(nb)
    
    # query
    xq = np.</