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，可用於有效的相似性搜索（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，並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，並使用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，用於安裝多個版本的軟件包及其依賴關係，並在它們之間輕鬆切換。
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）由於我本機原來有一個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後就沒有了。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，註釋掉conda的配置，不讓conda自啓動。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，每次進入終端後都要配置下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後，就可以使用Anaconda下的python解釋器，然後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。每次進入終端後，默認python解釋器是/usr/bin下的python3.6。要使用faiss庫，就先配置Anaconda路徑啓用Anaconda中的python解釋器(/root/miniconda3/bin/下python3.7)，然後就可以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並source生效）
# 安裝ipykernel，命令
python -m pip install ipykernel
2）然後將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
重啓jupyter notebook.
後臺啓動jupyter命令：
nohup jupyter notebook --allow-root > /data/tmpexec/jupyter/jupyter.log 2>&1 &
總結：爲開發方便，保留原python解釋器環境，對於新增Anaconda環境，採用兼容方式，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。