安装测试facebook FAISS(CPU)

利用 Anaconda2 工具包安装 FAISS,并进行实例测试。
过程参考了 FAISS 安装教程。

  • 开发环境介绍
  • 安装 Anaconda2
  • 安装 openblas,并软链到 /usr/lib64 库
  • 下载安装 FAISS
  • C++ 开发环境配置
  • Python 开发环境配置
  • 结束

1、开发环境介绍

  • CentOS7.3系统,64位
  • GTX1080

2、安装 Anaconda2

Anaconda是 Python 的科学计算工具包。根据对 Python2 和 Python3 的支持,分为 Anaconda2 和 Anaconda3。官网提供的是最新的版本,其他版本可以在清华大学开源软件镜像站下载。

下载安装 Python2 对应的 Anaconda2:

# 下载
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda2-4.3.0-Linux-x86_64.sh
# 修改权限
chmod +x Anaconda2-4.3.0-Linux-x86_64.sh
# 执行默认安装,一路Enter键。
bash Anaconda2-4.3.0-Linux-x86_64.sh
# 编辑脚本文件。
vim $HOME/.bashrc
添加指令如下:
export PATH="$HOME/anaconda2/bin:$PATH"
# 加载。
source $HOME/.bashrc
# 检测1
conda list 
出现 N多Python依赖包
# 检测2
python --version
出现带Anaconda标记的Python,如下:
Python 2.7.13 :: Anaconda custom (64-bit)

3、安装 openblas,并软链到 /usr/lib64 库

事实上,mkl支持的FAISS是最高效的,然而,由于版权认证等问题,我们选择openblas。

# Anaconda2 安装 openblas。
conda install openblas
# root权限下创建软链。
ln -s $HOME/anaconda2/lib/libopenblas.so.0 /usr/lib64/libopenblas.so.0

4、下载安装FAISS

从 Facebook的github 上下载 FAISS。

# 下载FAISS源码.
git clone https://github.com/facebookresearch/faiss.git
# 进入FAISS源码目录.
cd faiss
# 根据系统配置编译环境. [Linux 为例]
cp example_makefiles/makefile.inc.Linux ./makefile.inc
# 编译 &测试BLAS案例.
make tests/test_blas
./tests/test_blas

5、C++ 开发环境配置

Faster is faster.

# 编译安装.
make
# 5.1、简单测试.
# 运行测试案例.
./tests/demo_ivfpq_indexing
# 5.2、复杂测试.
# 下载数据集.
wget ftp://ftp.irisa.fr/local/texmex/corpus/sift.tar.gz
tar -xzvf sift.tar.gz
# 转移数据集。
mv sift sift1M
# 编译 &运行测试案例.
make tests/demo_sift1M
./tests/demo_sift1M

5.1、简单测试
安装测试facebook FAISS(CPU)_第1张图片

5.2、复杂测试
安装测试facebook FAISS(CPU)_第2张图片

6、Python开发环境配置

FAISS 将 Python 的复杂计算集成到 Numpy 包,方便敏捷开发。

# 更改配置文件
vim makefile.rc
找到 PYTHONCFLAGS 选项,替换如下:
PYTHONCFLAGS=-I$HOME/anaconda2/include/python2.7/ -I$HOME/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/
# 编译.
make py
# 检验 python-faiss.
python -c "import faiss"
ldd -r _swigfaiss.so
# 6.1、简单测试.
python -c "import faiss, numpy
faiss.Kmeans(10, 20).train(numpy.random.rand(1000, 10).astype('float32'))"
# 6.2、复杂测试.
export PYTHONPATH=.
mkdir tmp
python python/demo_auto_tune.py

从 tmp 文件中,会看到有一张图。如下所示:
安装测试facebook FAISS(CPU)_第3张图片

结束

GPU 版本的 FAISS 配置成功了,正在研究怎么用。欢迎交流~

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