训练过程

通过gdb调试得到这个ivfsq的训练过程，我尝试对这个内容具体训练过程进行解析，对每个调用栈里面的逻辑和代码进行解读。

具体的流程如下：

解析IndexIVF.cpp:1143文件中的train函数

作为IndexIVFScalarQuantizer数据结构的第一个变脸index1所调用的函数train，需要去了解其如何去训练所存在的数据，查看具体的流程是什么样子的：

faiss::IndexFlatL2 quantizer1(d); // the other index
    faiss::IndexIVFScalarQuantizer index1(
            &quantizer1, d, nlist, faiss::ScalarQuantizer::QT_8bit);
    index1.sq.rangestat = faiss::ScalarQuantizer::RS_meanstd;
    index1.train(nb, xb); //调用的第一个函数

从gdb的调用栈里面发现，其首先调用的就是IndexIVF.cpp文件里面的第1143行的train函数，代码如下：

void IndexIVF::train(idx_t n, const float* x) {
    if (verbose) {
        printf("Training level-1 quantizer\n");
    }

    train_q1(n, x, verbose, metric_type);

    if (verbose) {
        printf("Training IVF residual\n");
    }

    // optional subsampling
    idx_t max_nt = train_encoder_num_vectors();
    if (max_nt <= 0) {
        max_nt = (size_t)1 << 35;
    }

    TransformedVectors tv(
            x, fvecs_maybe_subsample(d, (size_t*)&n, max_nt, x, verbose));

    if (by_residual) {
        std::vector<idx_t> assign(n);
        quantizer->assign(n, tv.x, assign.data());

        std::vector<float> residuals(n * d);
        quantizer->compute_residual_n(n, tv.x, residuals.data(), assign.data());

        train_encoder(n, residuals.data(), assign.data());
    } else {
        train_encoder(n, tv.x, nullptr);
    }

    is_trained = true;
}

现在对这里面的内容进行解读：

1. 打印训练状态

if (verbose) {
    printf("Training level-1 quantizer\n");
}
train_q1(n, x, verbose, metric_type);

• 作用：检查是否开启 verbose（调试输出），如果是，打印量化器训练的信息。verbose的来自于Index数据结构，然后IndexIVF继承了Index，IndexIVFInterface两个类（IndexIVF : Index, IndexIVFInterface）
• 核心函数：train_q1，训练一级量化器。
  • n：训练数据的数量。
  • x：训练数据（float 指针，表示数据的起始地址）。
  • verbose：控制是否输出详细信息。
  • metric_type：度量类型（可能决定了用什么距离计算方法，比如欧几里得或余弦距离）。

2. 训练 IVF 残差

if (verbose) {
    printf("Training IVF residual\n");
}

• 作用：如果启用了调试模式，打印残差训练的日志信息。

3. 可选的下采样

idx_t max_nt = train_encoder_num_vectors();
if (max_nt <= 0) {
    max_nt = (size_t)1 << 35; 
}
TransformedVectors tv(
        x, fvecs_maybe_subsample(d, (size_t*)&n, max_nt, x, verbose));

• train_encoder_num_vectors：获取训练数据的最大数量 max_nt。如果返回值小于等于 0，则默认设置为一个非常大的值（2^35，也就是34,359,738,368）。
• fvecs_maybe_subsample：对输入数据 x 进行采样，可能会减少训练数据的数量（根据 max_nt）。
  • 参数 d：特征的维度。
  • 参数 (size_t*)&n：更新后的训练样本数量指针。
  • 参数 verbose：控制是否输出调试信息。
• TransformedVectors： 是一个简单的 RAII 类型资源管理器，专注于浮点数组的管理。它通过成员变量 own_x 确定是否需要释放 x 的内存，构造函数和析构函数一起保证资源管理的安全性。适合用于数据变换或动态内存场景，帮助减少显式的 delete[] 调用，降低内存管理的复杂性。如果这里面fvecs_maybe_subsample返回的结果和TransformedVectors数据结构上的x相同，那么就会释放原来多余的内存；如果构建采取的数据样本大于max_nt，那么就会选择里面的随机采样的数据。
  • fvecs_maybe_subsample：对输入数据集进行可选的下采样，并返回下采样后的数据。如果输入数据集的大小超过了指定的最大数量 (nmax)，它会随机选择一部分数据（nmax 个样本）进行下采样；如果数据集大小在范围内，则直接返回原始数据。
    • size_t d, // 数据的维度（每个样本的特征数）
    • size_t* n, // 输入数据的样本数量（指针，函数可能会修改该值）
    • size_t nmax, // 数据集允许的最大样本数量
    • const float* x, // 输入数据（样本集，每个样本有 d 个 float 特征）
    • bool verbose, // 是否打印详细信息
    • int64_t seed // 随机数种子（用于确保采样结果可重复）

4. 根据模式处理残差或原始数据

if (by_residual) {
    std::vector<idx_t> assign(n);
    quantizer->assign(n, tv.x, assign.data());

- by_residual：一个布尔值，表示是否使用残差训练。如果为 true，执行残差计算流程：
1. assign里面就是按照n的大小进行分配，大概分配的大小就是k*n，k为邻居的数量。quantizer->assign：为每个训练样本分配一个量化器中心点（即将每个点分配到一个簇）。
	- n：训练样本数量（10w个）。
	- tv.x：训练数据。
	- assign.data()：分配结果的存储位置（一个大小为 n 的向量）。assign 向量存储每个输入向量的分配结果（例如所属簇的索引）。

 std::vector<float> residuals(n * d);
    quantizer->compute_residual_n(n, tv.x, residuals.data(), assign.data());

2. quantizer->compute_residual_n：计算残差。
- 残差是样本和分配中心点之间的差值。
- 存储在 residuals 数组中。

train_encoder(n, residuals.data(), assign.data());

3. train_encoder：使用残差数据和分配结果训练编码器。

5. 原始数据训练

} else {
    train_encoder(n, tv.x, nullptr);
}

• 如果 by_residual 为 false，直接用原始数据进行编码器训练，不使用分配结果。

6. 标记训练完成

is_trained = true;

• 将 is_trained 标记为 true，表示训练已经完成。

核心逻辑总结

• 函数接收高维训练数据 x，并根据配置（by_residual）选择：
  • 使用残差方法，训练量化器和编码器。
  • 或直接对原始数据进行训练。
• 支持下采样、量化器分配、残差计算等多种预处理。
• 用途广泛，适用于构建高效的倒排文件索引以加速高维数据的检索。

函数调用流程图

train
├── train_q1
├── fvecs_maybe_subsample
│ └── TransformedVectors
├── by_residual ?
│ ├── quantizer->assign
│ ├── quantizer->compute_residual_n
│ └── train_encoder (using residuals)
└── train_encoder (using original data)