feat: [Do Not Mrege] Add Sparse Float Vector support to milvus#29421 Closed buqian-zillizforce-pushedthesparse-v7-pr3-officialbranch fromf344e00to79e7a9eCompareFebruary 28, 2024 07:10 buqian-zillizforce-pushedth
FieldSchema(name="text", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=8192), FieldSchema(name="sparse_vector", dtype=DataType.SPARSE_FLOAT_VECTOR), #FieldSchema(name="dense_vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1024),]schema = CollectionSchema(fields, "") col = Collection("sparse_dense_demo",...
func sparse_vector_norm_float( _ nz: sparse_dimension, _ x: UnsafePointer<Float>!, _ indx: UnsafePointer<sparse_index>!, _ norm: sparse_norm ) -> Float Parameters nz The number of nonzero values in the sparse vector x. x Pointer to the dense storage for the values of the sparse...
sparse_pack_vector_float(_:_:_:_:_:_:) Function sparse_pack_vector_float(_:_:_:_:_:_:) Packs nonzero values from a single-precision dense vector to a destination array. iOS 9.0+iPadOS 9.0+Mac Catalyst 13.1+macOS 10.11+tvOS 9.0+visionOS 1.0+watchOS 3.0+ ...
dense_vector存储稠密向量,sparse_vector存储稀疏向量;它们的value都是单一的float数值,可以是0、负数或正数;dense_vector数组的最大长度不能超过1024,每个文档的数组长度可以不同;sparse_vector存储的是个非嵌套类型的json对象,对象key是向量的位置,即integer类型的字符串,范围[0,65535]。
(field_name="text", datatype=DataType.VARCHAR, max_length=65535, enable_analyzer=True, analyzer_params=analyzer_params, enable_match=True)schema.add_field(field_name="sparse_bm25", datatype=DataType.SPARSE_FLOAT_VECTOR)schema.add_field(field_name="dense", datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim...
(field_name="text", datatype=DataType.VARCHAR, max_length=65535, enable_analyzer=True, analyzer_params=analyzer_params, enable_match=True)schema.add_field(field_name="sparse_bm25", datatype=DataType.SPARSE_FLOAT_VECTOR)schema.add_field(field_name="dense", datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim...
...而且对于一份数据中的某一列,两种格式是同时存在的,有些行是Sparse表示,有些行是Dense表示。...而如果数据集中的某一行存储结构是SparseVector,由于XGBoost on Spark仅仅使用了SparseVector中的非0值,也就导致该行数据的缺失值是Float.NaN和0。 88030...
vectorSparse[1]是首个在Tensor Core上做结构化稀疏矩阵乘的工作,代码也是完成度高、可读性高。 vectorSparsegithub.com/apuaaChen/vectorSparse.git 其主要功能在上一篇中已经介绍,在读这一篇时,建议结合源码和上一篇,尤其是图11。 MASA-XUEzy:详解SpMM on GPU(一)245 赞同 · 25 评论文章 以V=8为例,...
对角存储格式(DIA)和ELL格式在进行稀疏矩阵-矢量乘积(sparse matrix-vector products)时效率最高,所以它们是应用迭代法(如共轭梯度法)解稀疏线性系统最快的格式;DIA格式存储数据的非零元素平均使用的字节数与矩阵类型有较大关系,适合于StructuredMesh结构的稀疏矩阵(float类型约为4.05,double类型约为8.10)。对于Unstructur...