TorchPQ

(★ 236)

Approximate nearest neighbor search with product quantization on GPU in pytorch and cuda

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)
  • .gitignore
  • CITATION.cff
  • CODE_OF_CONDUCT.md
  • LICENSE
  • MANIFEST.in
  • profile.sh
  • README.md
  • setup.py

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/DeMoriarty/TorchPQ

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd TorchPQ

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천
사전 준비물
  • Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install cupy-cuda110

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install cupy-cuda111

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install cupy-cuda112

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install torchpq

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).
pip install cupy-cuda110

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install cupy-cuda111

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install cupy-cuda112

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install torchpq

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

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// repository documentation