Facebook 的相似性搜索工具 Faiss支持GPU下矢量表示檢索，有較強的檢索性能，可用于有效的相似性搜索（similarity search）和稠密矢量聚類（clustering of dense vectors）。Faiss 是圍繞存儲一個向量集的索引類型（index type）構建的，并且索引類型提供了一個利用 L2 和/或點積向量比較的函數，以使該函數能夠在向量集中進行搜索。下面說明下在ubuntu下步數faiss，并使用python接口開發。

1.環境準備

1）python環境:

命令：

python -V

python 3.6.6

2）CUDA版本：

命令：

cat /usr/local/cuda/version.txt

CUDA Version 9.0.176

3）Conda安裝

懶人部署，不想編譯，直接conda install。本機沒有安裝Anaconda，去https://conda.io/miniconda.html 下載miniconda installer. Miniconda是一個Anaconda的輕量級替代，默認只包含了python和conda，但是可以通過pip和conda來安裝所需要的包。Conda是一個開源的軟件包管理系統和環境管理系統，用于安裝多個版本的軟件包及其依賴關系，并在它們之間輕松切換。

命令：

wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh? source /home/root/.bashrc conda -V

顯示conda 4.7.12

2.Faiss安裝(GPU)

命令：# For CUDA9

conda install faiss-gpu cudatoolkit=9.0 -c pytorch

參考：https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/master/INSTALL.md#general-compilation-instructions

3.Python測試

參考：https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Getting-started

如圖：

4.python兼容

1）由于我本機原來有一個python解釋器，現在又部署了Anaconda（也會安裝一個python解釋器）。

命令：

import sys sys.executable

python解釋器路徑：/usr/bin/python3.6

Anaconda中python解釋器路徑：/root/miniconda3/bin/python3.7? ?

2）發現終端命令前多了(base），原來是conda activate base 自動執行，執行conda deactivate后就沒有了。如果激活就執行anaconda下的python解釋器，如果不激活就執行原解釋器。

3）找到用戶目錄下的.bashrc文件，注釋掉conda的配置，不讓conda自啟動。在安裝的過程，可以選擇不配置環境，我選擇了配置環境，所以需要手動取消。

這樣的話，每次進入終端后都要配置下Anaconda路徑，才能使用conda，如下命令。

export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH" --當前會話有效 source .bashrc

?

配置PATH后，就可以使用Anaconda下的python解釋器，然后就可用這個環境下安裝的faiss庫了。

總結下：Anaconda安裝時選擇了配置環境，導致原python解釋器需要切換。手動在.bashrc文件中取消Anaconda環境配置。每次進入終端后，默認python解釋器是/usr/bin下的python3.6。要使用faiss庫，就先配置Anaconda路徑啟用Anaconda中的python解釋器(/root/miniconda3/bin/下python3.7)，然后就可以import faiss了。

5.Jupyter Notebook配置多個kernel

一般開發在jupyter下，默認是/usr/bin下的python解釋器，要使用faiss，需要切換python kernel到Anaconda環境下。需要給Jupyter Notebook配置多個IPython Kernel。

?

1）系統進入Anaconda解釋器環境下（配置PATH并source生效）

# 安裝ipykernel，命令

python -m pip install ipykernel

2）然后將Anaconda環境下的kernel安裝到jupyter中

命令如下，name自己命名

python -m ipykernel install --name python3.7

3）驗證

重啟jupyter notebook.

后臺啟動jupyter命令：

nohup jupyter notebook --allow-root > /data/tmpexec/jupyter/jupyter.log 2>&1 &

總結：為開發方便，保留原python解釋器環境，對于新增Anaconda環境，采用兼容方式，在jupyter notebook中配置多個kernel來滿足生產。

6.jupyter開發測試

參考https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Getting-started

?成功在python下開發faiss庫。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu下安装Python开发的Facebook Faiss相似性搜索工具的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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