一、安装faiss

我的faiss，用的是曾经安装过的

pip install faiss-gpu==1.7

当时搞得环境名称是pni

二、配置环境

三、例子代码

#include <faiss/IndexFlat.h>
#include <faiss/Index.h>
#include <faiss/VectorTransform.h>
#include <faiss/impl/AuxIndexStructures.h>


int main()
{

    // 定义特征向量的维度
    int d = 6;

    // 使用FlatL2距离度量创建索引
    faiss::IndexFlatL2 index(d);

    // 向索引中添加一些向量
    std::vector<float> vecs = {
        1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f,
        7.0f, 8.0f, 9.0f, 10.0f, 11.0f, 12.0f
        // 可以添加更多的向量...
    };

    // 添加向量到索引
    index.add(vecs.size() / d, vecs.data());

    // 定义查询向量
    std::vector<float> query = {
        1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f
    };

    // 搜索参数
    int k = 4; // 希望返回的最近邻个数
    std::vector<float> distances(k); // 存储与最近邻的距离
    std::vector<faiss::idx_t> ids(k); // 使用faiss::idx_t存储最近邻的ID

    // 执行搜索
    index.search(1, query.data(), k, distances.data(), ids.data());

    // 输出搜索结果
    std::cout << "Search results for the query vector:" << std::endl;
    for (int i = 0; i < k; ++i) {
        std::cout << "ID: " << ids[i] << ", Distance: " << distances[i] << std::endl;
    }
    return 0;
}

四、带GPU的例子代码

#include <iostream>
#include <vector>
#include "faiss/IndexFlat.h"
#include "faiss/MetaIndexes.h"



#include <faiss/Index.h>
#include <faiss/VectorTransform.h>
#include <faiss/impl/AuxIndexStructures.h>






#include <faiss/IndexIVFFlat.h>
#include <faiss/IndexPQ.h>
#include <faiss/index_factory.h>

#include <faiss/gpu/GpuCloner.h>
#include <faiss/gpu/GpuIndexFlat.h>
#include <faiss/gpu/GpuResources.h>
#include <faiss/gpu/GpuCloner.h>
#include <faiss/gpu/GpuAutoTune.h>
#include <faiss/gpu/StandardGpuResources.h>



int main()
{






        // 定义维度和数据集大小
        size_t d = 64;  // 特征维度
        size_t nb = 100000;  // 数据集大小
        size_t nq = 10;  // 查询数量

        // 随机生成一些数据和查询向量
        std::vector<float> database(d * nb);
        std::vector<float> queries(d * nq);
        // ... 填充 database 和 queries ...

        // 初始化GPU资源
        faiss::gpu::StandardGpuResources res;

        // 创建一个使用L2距离的Flat索引，并将其克隆到GPU上
        faiss::IndexFlatL2 index(d);
        faiss::Index* gpu_index = faiss::gpu::index_cpu_to_gpu(&res, 0, &index);


        // 将数据加入索引
        gpu_index->add(database.size() / d, database.data());

        // 搜索查询向量
        std::vector<faiss::idx_t> ids(10); // 使用faiss::idx_t存储最近邻的ID
        std::vector<float> distances(nq * 10);  // 存储最近邻的距离



        gpu_index->search(nq, queries.data(), 10, distances.data(), ids.data());

        // 打印搜索结果
        for (int i = 0; i < nq; ++i) {
            std::cout << "Query " << i << " results:" << std::endl;
            for (int j = 0; j < 10; ++j) {
                std::cout << "ID: " << ids[i * 10 + j] << ", Distance: " << distances[i * 10 + j] << std::endl;
            }
        }

        // 释放资源
        delete gpu_index;



    return 0;
}