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在Windows下，安装Faiss的推荐方法是通过conda。

仅 CPU 的 conda 包目前在 Linux、OSX 和 Windows。包含 CPU 和 GPU 索引的 ，在 Linux 系统，适用于各种版本的 CUDA。下面是官网给出的命令，windows的话用cpu版就行。

# CPU-only version
$ conda install -c pytorch faiss-cpu

# GPU(+CPU) version
$ conda install -c pytorch faiss-gpu

# or for a specific CUDA version
$ conda install -c pytorch faiss-gpu cudatoolkit=10.2 # for CUDA 10.2
  •  使用conda安装，开始栏搜索Anaconda Prompt

  终端输入下面命令

conda install -c pytorch faiss-cpu

输入y

等待完成，会有三个done  

然后打开pycharm，导入faiss包，如果不报错那基本上没什么问题了。

 

   运行一下官网上给出的例子

import numpy as np
d = 64                           # dimension
nb = 100000                      # database size
nq = 10000                       # nb of queries
np.random.seed(1234)             # make reproducible
xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
xb[:, 0] += np.arange(nb) / 1000.
xq = np.random.random((nq, d)).astype('float32')
xq[:, 0] += np.arange(nq) / 1000.
import faiss                   # make faiss available
index = faiss.IndexFlatL2(d)   # build the index
print(index.is_trained)
index.add(xb)                  # add vectors to the index
print(index.ntotal)
k = 4                          # we want to see 4 nearest neighbors
D, I = index.search(xb[:5], k) # sanity check
print(I)
print(D)
D, I = index.search(xq, k)     # actual search
print(I[:5])                   # neighbors of the 5 first queries
print(I[-5:])

 控制台会有输出结果，大功告成了~ 

本文标签： 详细 Windows FAISS

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