Faiss开源库在Ubuntu下的源码编译及C++示例

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Faiss 是一个用于高维向量相似度搜索的开源库，主要由 Facebook AI Research 开发。其目的是通过高效地检索最相似的向量集，从而加速机器学习和深度学习应用中的相关任务。Faiss 实现了各种向量相似度搜索算法，包括k近邻搜索、局部敏感哈希（LSH）等，并提供了高效的数据结构和一些实用工具以简化向量索引操作。

Faiss 的性能非常出色，可以处理数百万或数亿个向量的搜索，并在很短的时间内返回相似度最高的结果。它还支持 GPU 加速，为大型机器学习和深度学习项目提供了强大的计算支持，尤其是在分布式训练环境中的效果表现更佳。Faiss 已经被广泛用于自然语言处理、视觉识别、推荐系统等领域的诸多应用，并已成为业界标准之一。

工欲善其事，必先利其器。这里介绍 ubuntu下的faiss源码编译，其实过程比较简单。

# 更新包
sudo apt update
# 安装依赖
sudo apt install build-essential libopenblas-dev liblapack-dev libopencv-dev

# clone源码
git clone https://github.com/facebookresearch/faiss.git

cd faiss

# 配置编译选项
./configure 

# 编译
make -j32
# 安装
make install

以下是一个 C++ 使用 faiss 的简单示例：

// Include the necessary headers for faiss
#include <faiss/IndexFlat.h>
#include <faiss/index_io.h>

// Create a main function
int main() {
    // Define the dimension of the vectors
    int d = 64;

    // Define the number of vectors to index
    int nb = 100000;

    // Generate some random data to index
    float *xb = new float[d * nb];
    for(int i = 0; i < nb; i++) {
        for(int j = 0; j < d; j++) {
            xb[d * i + j] = drand48();
        }
    }

    // Create an index
    faiss::IndexFlatL2 index(d);

    // Index the data
    index.add(nb, xb);

    // Save the index to disk
    faiss::write_index(&index, "example.index");

    // Load the index from disk
    faiss::IndexFlatL2 index2(d);
    faiss::read_index(&index2, "example.index");

    // Search the index
    int k = 5;
    int *I = new int[k * nb];
    float *D = new float[k * nb];
    index2.search(nb, xb, k, D, I);

    // Print the results
    for(int i = 0; i < nb; i++) {
        printf("Query %d:n", i);
        for(int j = 0; j < k; j++) {
            printf("  %d (distance=%g)n", I[k * i + j], D[k * i + j]);
        }
    }

    // Clean up
    delete[] xb;
    delete[] I;
    delete[] D;

    return 0;
}

好了，以上分享了 ubuntu源码编译faiss，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

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