faiss库中ivf-sq（ScalarQuantizer，标量量化）代码解读-6
调试
经过gdb调试获取的调用栈内容如下，链接：
| 步骤 | 函数名称 | 文件位置 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | faiss::IndexFlatCodes::add | /faiss/IndexFlatCodes.cpp:24 | 在 add 方法中，检查是否已经训练完成，准备添加向量到索引中。 |
| 2 | std::vector<unsigned char>::resize | /usr/include/c++/14/bits/stl_vector.h:1015 | 调整存储编码的向量大小，以容纳新的数据。 |
| 3 | faiss::IndexFlatCodes::add | /faiss/IndexFlatCodes.cpp:29 | 使用 sa_encode 对数据进行编码并添加到向量中，同时更新总向量数量 ntotal。 |
| 4 | faiss::Clustering::train_encoded | /faiss/Clustering.cpp:440 | 进入聚类的训练阶段，为每个簇生成聚类中心。 |
| 5 | faiss::Clustering::train_encoded | /faiss/Clustering.cpp:445 | 调用索引的 search 方法，根据输入向量查找最近的簇，分配数据到簇。 |
| 6 | faiss::(anonymous namespace)::compute_centroids | /faiss/Clustering.cpp:148 | 计算聚类中心，更新簇的质心。 |
| 7 | _ZN5faiss12_GLOBAL__N_117compute_centroids... | /faiss/Clustering.cpp:155 | 使用 OpenMP 并行化计算聚类中心，分配任务到多个线程中以提高效率。 |
| 8 | split_clusters | /faiss/Clustering.cpp:512 | 划分聚类中心，并返还换分结果 |
流程如下：
