Facebook 的相似性搜索工具 Faiss支持GPU下矢量表示检索，有较强的检索性能，可用于有效的相似性搜索（similarity search）和稠密矢量聚类（clustering of dense vectors）。Faiss 是围绕存储一个向量集的索引类型（index type）构建的，并且索引类型提供了一个利用 L2 和/或点积向量比较的函数，以使该函数能够在向量集中进行搜索。下面说明下在ubuntu下步数faiss，并使用python接口开发。

1.环境准备

1）python环境:

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安装

懒人部署，不想编译，直接conda install。本机没有安装Anaconda，去https://conda.io/miniconda.html 下载miniconda installer. Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了python和conda，但是可以通过pip和conda来安装所需要的包。Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。

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

显示conda 4.7.12

2.Faiss安装(GPU)

命令：# For CUDA9

conda install faiss-gpu cudatoolkit=9.0 -c pytorch

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

3.Python测试

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

如图：

4.python兼容

1）由于我本机原来有一个python解释器，现在又部署了Anaconda（也会安装一个python解释器）。

命令：

import sys sys.executable

python解释器路径：/usr/bin/python3.6

Anaconda中python解释器路径：/root/miniconda3/bin/python3.7   

2）发现终端命令前多了(base），原来是conda activate base 自动执行，执行conda deactivate后就没有了。如果激活就执行anaconda下的python解释器，如果不激活就执行原解释器。

3）找到用户目录下的.bashrc文件，注释掉conda的配置，不让conda自启动。在安装的过程，可以选择不配置环境，我选择了配置环境，所以需要手动取消。

这样的话，每次进入终端后都要配置下Anaconda路径，才能使用conda，如下命令。

export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH" --当前会话有效 source .bashrc

 

配置PATH后，就可以使用Anaconda下的python解释器，然后就可用这个环境下安装的faiss库了。

总结下：Anaconda安装时选择了配置环境，导致原python解释器需要切换。手动在.bashrc文件中取消Anaconda环境配置。每次进入终端后，默认python解释器是/usr/bin下的python3.6。要使用faiss库，就先配置Anaconda路径启用Anaconda中的python解释器(/root/miniconda3/bin/下python3.7)，然后就可以import faiss了。

5.Jupyter Notebook配置多个kernel

一般开发在jupyter下，默认是/usr/bin下的python解释器，要使用faiss，需要切换python kernel到Anaconda环境下。需要给Jupyter Notebook配置多个IPython Kernel。

 

1）系统进入Anaconda解释器环境下（配置PATH并source生效）

# 安装ipykernel，命令

python -m pip install ipykernel

2）然后将Anaconda环境下的kernel安装到jupyter中

命令如下，name自己命名

python -m ipykernel install --name python3.7

3）验证

重启jupyter notebook.

后台启动jupyter命令：

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

总结：为开发方便，保留原python解释器环境，对于新增Anaconda环境，采用兼容方式，在jupyter notebook中配置多个kernel来满足生产。

6.jupyter开发测试

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

 成功在python下开发faiss库。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Ubuntu下安装Python开发的Facebook Faiss相似性搜索工具的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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