faiss库中ivf-sq（ScalarQuantizer，标量量化）代码解读-5

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。

步骤	函数名称	调用位置	说明
1	`faiss::IndexIVF::train`	`/faiss/IndexIVF.cpp:1143`	开始训练，判断是否需要训练第一级量化器，调用 `train_q1`。
2	`faiss::Level1Quantizer::train_q1`	`/faiss/IndexIVF.cpp:56`	训练第一级量化器，创建聚类器 `Clustering`，并调用其 `train` 方法进行训练。
3	`faiss::Clustering::train`	`/faiss/Clustering.cpp:81`	使用输入数据 `x` 和聚类索引进行聚类训练，生成聚类中心。
4	`faiss::IndexIVF::train_residual`	`/faiss/IndexScalarQuantizer.cpp:139`	训练残差部分，调用 `ScalarQuantizer::train_residual` 计算残差向量并训练标量量化器。
5	`faiss::ScalarQuantizer::train_residual`	`/faiss/impl/ScalarQuantizer.cpp:1124`	对输入数据进行预处理（如采样），计算残差向量后调用 `train` 方法完成训练。
6	`faiss::ScalarQuantizer::train`	`/faiss/impl/ScalarQuantizer.cpp:1081`	根据量化器类型调用 `train_NonUniform` 或其他方法，完成具体量化器的训练。
7	`train_NonUniform`	`/faiss/impl/ScalarQuantizer.cpp:572`	为每个维度的量化器计算范围（如 `vmin` 和 `vmax`），根据指定的范围统计方法（如 `RS_meanstd`）完成训练。
8	`std::vector::resize`	`/usr/include/c++/14/bits/stl_vector.h:1015`	为量化器的训练结果分配内存，调整 `std::vector` 的大小以容纳训练结果。
9	`train_NonUniform`	`/faiss/impl/ScalarQuantizer.cpp:1097`	计算每个维度的最小值 `vmin` 和最大值 `vmax`，并将训练结果存储在 `trained` 向量中。

具体的流程如下：
在这里插入图片描述

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 indexfaiss::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 subsamplingidx_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：

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）。

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。

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）

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。

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。

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)