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paddle深度学习4 向量索引与切片

通过索引,可以选取向量指定元素【一维Tensor索引】对于一维Tensor,可以仿照python列表,使用从0开始整数顺序索引import paddlea=paddle.arange(1,7)print...(a[-1],a[-2],a[-3],a[-4],a[-5],a[-6])【一维Tensor索引】对于一个二维数组,选取某个元素就要用到两个整数指定它所在行和列数字之间用逗号隔开,可以使用正负数,也可以正负数混用...【选取整行整列】如果某个维度索引一个冒号:则表示选取这个维度所有元素,我们可以使用这个特性选中整行元素import paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13...(1,13),(3,4))print(a)print(a[:,0])print(a[:,1])【指定范围】与numpy数组类似,Tensor类型数据也可以使用start:end:step格式进行切片import...paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))print(a)print(a[0,1:4])a[0,1:4]就表示选取向量a第0行中第1~第3元素

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ChatGPT 都推荐向量数据库,不仅仅是向量索引

不少人理解向量数据库就是在传统数据库之上新增一个向量索引,然而随着大模型应用逐渐拓展到核心业务领域,通过复杂代码工程来拼接大模型、向量索引和结构化数据分析结果会阻碍规模化复制。...所以我们选择 HNSW 作为我们 AnalyticDB 默认向量检索算法。...所以如果你用常规算法的话,这里面的所有的节点都会被加到我 candidate 里面去,但是如果你用刚才我说那个算法的话,会跳过一些节点,那这样的话这个比较远另一个 cluster 节点它就有机会被加进去...但是我们作为一个实时数仓,它数据都是实时导入,有可能用户他数据进来时候,我里面一条数据都没有,所以我们怎么去解决这个先有鸡先有蛋这个问题?...,提升了用户整个使用体验。

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ChatGPT 都推荐向量数据库,不仅仅是向量索引

不少人理解向量数据库就是在传统数据库之上新增一个向量索引,然而随着大模型应用逐渐拓展到核心业务领域,通过复杂代码工程来拼接大模型、向量索引和结构化数据分析结果会阻碍规模化复制。...所以我们选择 HNSW 作为我们 AnalyticDB 默认向量检索算法。...所以如果你用常规算法的话,这里面的所有的节点都会被加到我 candidate 里面去,但是如果你用刚才我说那个算法的话,会跳过一些节点,那这样的话这个比较远另一个 cluster 节点它就有机会被加进去...但是我们作为一个实时数仓,它数据都是实时导入,有可能用户他数据进来时候,我里面一条数据都没有,所以我们怎么去解决这个先有鸡先有蛋这个问题?...,提升了用户整个使用体验。

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向量数据库入坑指南:使用 Faiss 实现一个最简单向量检索功能 (二)

使用 Faiss 实现最简单向量检索功能 接下来,我们将使用 Faiss 实现一个小功能,针对哈利波特小说全集内容,接触向量检索技术,完成相似内容搜索功能。...借助平面索引,完成基础相似内容查询功能 Faiss 中最简单索引,便是没有使用任何花哨技巧(压缩、分区等)平面索引:IndexFlatL2。...faiss.IndexFlatL2 函数,建立一个索引容器,然后使用 index.add(sentence_embeddings) 将我们在之前处理好向量数据灌入这个索引容器中。...Name: sentence, dtype: object 虽然没有完全匹配关键词,但是我们想要内容还是被程序找到了。我们每天都在使用索引擎背后众多技术之一,也包括类似的向量检索。...下一篇内容中,我们将了解如何使用针对向量索引优化,来解决检索性能问题。

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opencl:一个关于向量赋值异常

https://blog.csdn.net/10km/article/details/51172345 在项目中,有一个下面这样数据结构,storage保存是个float4类型数组。...//其他代码 //向__global指针写入向量数据之方法一:直接赋值 out->storage[out->detected_num+i]=obj;...//向__global指针写入向量数据之方法二:调用vstore函数 vstore4( obj ,out->detected_num+i,(__global float*)out->...其他代码 } } 当为detected_objects_buffer创建cl::Buffer时,如果cl_mem_flags设置为CL_MEM_USE_HOST_PTR(即kernel直接使用主机内存地址数据...看过opencl官方原文档,没有找到关于方法一这种直接赋值方式使用限制说明。 我目前用opencl驱动是AMD APP SDK,现在不清楚,这是amd驱动bug,还是确实不能这样使用

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特征和特征向量解析解法--正交矩阵

正交矩阵是一类非常重要矩阵,其具有许多特殊性质和应用。在特征和特征向量解析解法中,正交矩阵发挥着重要作用。本文将详细介绍正交矩阵定义、性质以及与特征和特征向量相关解析解法。...正交矩阵具有以下重要性质: 列向量是正交:正交矩阵每一列向量都是正交,即任意两列向量内积为0。这意味着正交矩阵向量构成了一个正交向量组。...由于正交矩阵具有这些特殊性质,它们在特征和特征向量解析解法中具有重要作用。 在特征和特征向量解析解法中,我们可以利用正交矩阵特性来简化计算。...对于一个对称矩阵A,如果存在一个正交矩阵Q,使得Q^TAQ是一个对角矩阵D,那么D对角线上元素就是A特征,而Q向量就是A特征向量。...最后,将这些特征和特征向量组合起来,就得到了矩阵A特征和特征向量。 正交矩阵特性使得特征和特征向量计算更加简单和有效。

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特征和特征向量解析解法--带有重复特征矩阵

一个矩阵具有重复特征时,意味着存在多个线性无关特征向量对应于相同特征。这种情况下,我们称矩阵具有重复特征。...考虑一个n×n矩阵A,假设它有一个重复特征λ,即λ是特征方程det(A-λI) = 0多重根。我们需要找到与特征λ相关特征向量。...如果代数重数m为1,那么我们已经找到了唯一特征向量。它是解线性方程组(A-λI)x = 0解。 如果代数重数m大于1,我们需要进一步寻找额外线性无关特征向量。可以使用以下方法之一: a....利用线性方程组(A-λI)x = 0解空间性质,构造线性无关特征向量。这涉及到使用高斯消元法或LU分解来求解方程组,并在求解时保持线性无关性。 b. 利用特征向量正交性质。...当矩阵具有重复特征时,我们需要找到与特征相关线性无关特征向量。对于代数重数为1特征,只需要求解一个线性方程组即可获得唯一特征向量

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AutoGPT 宣布不再使用向量数据库!向量数据库是小题大作方案?

编辑 | Tina 生成式 AI 促进了向量数据库火爆,但如今技术风向变化似乎也挺快。作为全球最著名 AI 项目之一,AutoGPT 宣布不再使用向量数据库,这一决定可能让不少人感到惊讶。...使用具有 JSON 持久性是最简单实现方法,为实验留出了空间。 为什么 AutoGPT 一开始采用但现在又放弃向量数据库?是向量数据库价值问题还是架构设计问题?...实际上,在矢量数据库这个赛道上,也分为轻量级矢量数据库以及重量级矢量数据库等,到底是选择 PostgreSQL 上 pgvector 插件还是选择一个专用分布式矢量数据库,也是需要对于特定应用做出具体分析之后再做出决策...之前他利用 OpenAI API 建了一个大模型应用,有网友问使用了什么向量数据库,Karpathy 表示,不用追风一些“奇特东西”,使用 Python 库中 np.array 已经足够了。...是否选择使用向量数据库要看情况,而 AutoGPT 放弃向量数据库,是朝着正确方向迈出重要一步,即专注于提供价值、而非深陷技术泥潭。 会不会有一天,向量数据库又将重返 AutoGPT?

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使用 Redis 构建轻量向量数据库应用:图片搜索引擎(一)

以及基于 Redis 来快速实现一个高性能本地图片搜索引擎,在本地环境中,使用最慢稠密向量检索方式来在一张万图片中查找你想要图片,总花费时间都不到十分之一秒。...给月底即将发生一场分享中“命题作文”补充一些详细实践教程:《使用向量数据库快速构建本地轻量图片搜索引擎[1]》。...在上一篇“图搜实践”文章里,我用是从搜索引擎搜索出第一页原神卡通壁纸,数量不多,只有 60 多张壁纸。 为了更直观感受 Redis 作为向量数据库性能优势,我们需要把图片数据整更多一些。...想要真正使用向量化数据查询方式,我们还需要进行最后一步操作:建议向量索引。...第一个是,在之前对图片进行向量过程中,我们是将向量数据从 Tensor 类型数据使用 tolist 转换为 list 数据。

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使用 Redis 构建轻量向量数据库应用:图片搜索引擎(二)

写在前面 在上一篇文章《使用 Redis 构建轻量向量数据库应用:图片搜索引擎(一)》中,我们聊过了构建图片搜索引两个主要流程中第一部分,关于如何将图片等数据集制作成向量并构建可查询向量索引,...这篇文章中,我们来聊聊第二部分,如何快速构建一个索引擎交互界面,以及快速实现文本搜索图片功能。...接下来,我们来聊聊如何针对这个图片搜索引擎做性能优化,让它更快、以及效果更好。 优化向量数据库索引 除了提升参与计算机器数量和性能之外,对向量数据库进行索引优化,能够带来非常明显性能提升。...在《向量数据库入坑指南:聊聊来自元宇宙大厂 Meta 相似度检索技术 Faiss》一文中,我提到过 “为向量索引进行分区优化” 和 “尝试使用基于量化索引类型” 两种优化方案。...而如果,数据量极大,我们希望尽可能节约向量数据库使用内存或磁盘空间,则可以采用量化分区方案。 索引只有适不适合你场景方案,没有最好最差一说。

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使用 Redis 构建轻量向量数据库应用:图片搜索引擎(二)

本篇文章我们来继续聊聊轻量向量数据库方案:Redis,如何完成整个图片搜索引擎功能。...写在前面 在上一篇文章《使用 Redis 构建轻量向量数据库应用:图片搜索引擎(一)[1]》中,我们聊过了构建图片搜索引两个主要流程中第一部分,关于如何将图片等数据集制作成向量并构建可查询向量索引...这篇文章中,我们来聊聊第二部分,如何快速构建一个索引擎交互界面,以及快速实现文本搜索图片功能。...接下来,我们来聊聊如何针对这个图片搜索引擎做性能优化,让它更快、以及效果更好。 优化向量数据库索引 除了提升参与计算机器数量和性能之外,对向量数据库进行索引优化,能够带来非常明显性能提升。...在《向量数据库入坑指南:聊聊来自元宇宙大厂 Meta 相似度检索技术 Faiss[7]》一文中,我提到过 “为向量索引进行分区优化” 和 “尝试使用基于量化索引类型” 两种优化方案。

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云原生向量数据库Milvus:数据与索引处理流程、索引类型及Schema

1.3 数据查询 数据查询指在一个指定 collection 中查找与目标向量最近邻 ​_k_​ 个向量或满足距离范围全部向量过程。...2.Milvus 支持哪些索引类型及距离计算公式? 创建索引一个组织数据过程,是向量数据库实现快速查询百万、十亿、甚至万亿级数据集所依赖一个巨大组成部分。...为提高查询性能,你可以为每个向量字段指定一种索引类型。目前,一个向量字段仅支持一种索引类型。切换索引类型时,Milvus 自动删除之前索引。 ​...* 二向量主要使用以下距离计算公式: ​**汉明距离 (Hamming)**​: 主要运用于自然语言处理(NLP)领域。 ​...二向量 杰卡德距离 (Jaccard)谷本距离 (Tanimoto)汉明距离 (Hamming) BIN_FLATBIN_IVF_FLA 二向量 超结构 (superstructure)子结构

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线性代数本质课程笔记-特征向量/特征

因此,想让v经过(A-λI)变换后结果为零向量,(A-λI)行列式必须为0,所以整个过程如下: 以最开头提到矩阵作为例子,很容易求解出特征是2或者3: 求解出特征值了,如何求解对应特征向量呢...以特征2为例子,求解如下方程组即可,你可以发现,一条直线上所有向量都可以作为特征向量: 一般情况下,一个二维矩阵有两个特征,而对应特征向量在两条直线上,但也存在一些特殊情况。...首先要将一个向量另一个坐标系中坐标转换到我们空间中坐标,然后在进行线性变换M,最后在变回到另一个空间中坐标: 最后还是最开始例子,假设想让在我们坐标系下得到特征向量(因为直线上所有的向量都可以作为特征向量...三个矩阵相乘结果是一个对角矩阵,且对角线元素为对应特征: 从直观上理解,由于选择了矩阵M特征向量作为新坐标系下向量,基向量在变换中只是进行了缩放。...把一个矩阵特征向量作为向量,这组基向量也称为特征基: 根据上面的式子,使用矩阵M特征向量所组成矩阵,成功将M进行了对角化。

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线性代数精华——矩阵特征与特征向量

今天和大家聊一个非常重要,在机器学习领域也广泛使用一个概念——矩阵特征与特征向量。...使用Python求解特征和特征向量 在我们之前文章当中,我们就介绍过了Python在计算科学上强大能力,这一次在特征和特征矩阵求解上也不例外。...通过使用numpy当中库函数,我们可以非常轻松,一行代码,完成特征和特征向量双重计算。...第一个返回是矩阵特征,第二个返回是矩阵特征向量,我们看下结果: ?...理解清楚它们概念和几何意义更加重要,因为这两者在机器学习领域当中广泛使用,在许多降维算法当中,大量使用矩阵特征和特征向量

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腾讯向量数据库基础Web端使用

1、登录腾讯云——搜索【向量】 这里搜索完成后可以看到向量数据库,直接点进去就行。 2、创建向量数据库实例 有免费可以直接使用,看我示例ID下面的那个【免】字了吗?免费啊。...所以我使用是免费版本,只由1核1GB,配置如下图: 4、登录到向量数据库Web操作平台 直接点击向量数据实例列表中【登录】即可。...注:Embedding 模型提供文本到向量转换能力,开通后即可在插入、更新和相似性检索时直接传入原始文本,提高业务接入效率。...集合创建2、开启Embedding 这里我们需要勾选上Embedding 集合具体信息: 我们在创建一个未开启 7、向量数据库添加数据 两个分开实验,可以看看对应区别。...高中数学", "infos": "f(x)", "text":"高中生学习课程" } ] } 运行效果 8、数据精准查询 精准查询可以使用

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机器学习线性代数篇观点向量矩阵行列式矩阵初等变换向量组线性方程组特征和特征向量几个特殊矩阵QR 分解(正交三角分解)奇异分解向量导数

n个互相独立性质(维度)对象表示,向量使用字母+箭头形式进行表示,也可以使用几何坐标来表示向量。...单位向量向量模、模为一向量为单位向量 内积又叫数量积、点积:为一个数 ?...image.png 特征和特征向量 A为n阶矩阵,若数λ和n维非0列向量x满足Ax=λx,那么数λ称为A 特征,x称为A对应于特征λ特征向量 特征性质 (1)n阶方阵A...image.png (2)若λ是可逆矩阵A一个特征根,x为对应特征向量: 则1/λ是矩阵A-1一个特征根,x仍为对应特征向量。...则λm次方是矩阵Am次方一个特征根,x仍为对应特征向量

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矩阵特征和特征向量怎么求_矩阵特征例题详解

设 A 是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量 x,使得 Ax=mx 成立,   则称 m 是A一个特征(characteristic value)或本征(eigenvalue)。   ...非零n维列向量x称为矩阵A属于(对应于)特征m特征向量或本征向量,简称A特征向量或A本征向量。 Ax=mx,等价于求m,使得 (mE-A)x=0,其中E是单位矩阵,0为零矩阵。...|mE-A|=0,求得m即为A特征。|mE-A| 是一个n次 多项式,它全部根就是n阶方阵A全部特征,这些根有可能相重复,也有可能是 复数。...特征向量引入是为了选取一组很好基。空间中因为有了矩阵,才有了坐标的优劣。对角化过程,实质上就是找特征向量过程。...经过上面的分析相信你已经可以得出如下结论了:坐标有优劣,于是我们选取特征向量作为基底,那么一个线性变换最核心部分就被揭露出来——当矩阵表示线性变换时,特征就是变换本质!

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