RE 從零開始的faiss庫的編譯安裝

最近facebook更新了faiss的install.md，所以其實沒什麼好寫的，但是這一路上踩了不少坑還是稍作記錄。

雙系統安裝教程：win10+ubuntu16.04雙系統

gcc、g++、gfortran安裝和降級

推薦安裝gcc6以下版本，方便後面安裝gpu和faiss。ubuntu16.04預設gcc/g++ -5.4，gfortran版本要與gcc/g++相同。

sudo apt-get install -y gcc-5

sudo apt-get install -y g++-5

sudo apt-get install -y gfortran-5

#實現gcc/g++/gfortran降級

cd /usr/bin

sudo rm gcc

sudo ln -s gcc-5 gcc

sudo rm g++

sudo ln -s g++-5 g++

sudo ln -s gfortran-5 gfortran

cmake安裝和公升級

ubuntu16.04的預設cmake版本低於3.17.0，faiss的cmakelists.txt最低版本要求3.17，因此需要對cmake進行公升級

wget tar -xzvf cmake-3.17.0-linux-x86_64.tar.gz # 解壓出來的包，將其放在 /opt 目錄下，其他目錄也可以，主要別以後不小心刪了 sudo mv cmake-3.17.0-linux-x86_64 /opt/cmake-3.17.0 # 建立軟鏈結 sudo ln -sf /opt/cmake-3.17.0/bin/* /usr/bin/ # 檢視 cmake 版本

cmake --version

conda安裝

conda install -c pytorch faiss-cpu直接安裝cpu-only version就python可以直接呼叫

gpu & cuda安裝(大坑，可以跳過)

faiss在編譯時可以自行選擇是否編譯gpu模組，如果不用也就不需要裝這些東西，我反正因為個人原因沒用。好吧其實是裝了驅動和cuda過後編譯也一直報莫名其妙的報錯，懶得搞了就乾脆不裝了。

網上關於nvidia顯示卡驅動的安裝方法很多，最簡單的直接用命令列安裝

#新增源 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update ubuntu-drivers devices #自動安裝推薦版本的驅動 sudo ubuntu-drivers autoinstall #檢視是否安裝成果，若失敗直接解除安裝，否則重啟後容易開不了機 nvidia-smi

#解除安裝sudo apt-get remove --purge nvidia*

#解除安裝可能存在的舊版本 nvidia 驅動（對沒有安裝過 nvidia 驅動的主機，這步可以省略，但推薦執行，無害），如果你安裝失敗了也需要執行這一步。 sudo apt-get remove --purge nvidia* #若安裝失敗也是這樣解除安裝以及 ./nvidia-linux-x86_64-430.64.run --uninstall #確保解除安裝乾淨。 #禁用nouveau驅動 sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf #在檔案 blacklist-nouveau.conf 中加入如下內容： blacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0 alias nouveau off alias lbm-nouveau off #儲存 :wq #禁用nouveau 核心模組 echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf sudo update-initramfs -u reboot #重啟

lsmod |grep nouveau #無顯示則禁用nouveau成功

sudo update-initramfs -u可能會出現一些warning報缺少韌體，可以參考這篇文章。進入bios關閉secure boot為disable，否則無法安裝成功。按ctr+alt+f1進入tty1字元終端介面。在tty1終端裡執行

sudo service lightdm stop cd ~/downloads chmod a+x nvidia-linux-x86_64-430.64.run

sudo ./nvidia-linux-x86_64-430.64.run --no-opengl-files #不安裝opengl

安裝過程中會出現一條什麼pre-install script failed的資訊，不用在意選擇繼續安裝就好。還有一些其他選項。

#驗證安裝是否成功 nvidia-smi

sudo service lightdm start #返回桌面，沒自動跳的話ctrl+alt+f7

sudo service lightdm stop sudo chmod a+x cuda_10.0_linux.run

sudo ./cuda_10.0_linux.run --no-opengl-libs #不安裝opengl

安裝過程中會有乙個選項問你是否安裝驅動，選no，因為我們之前已經安裝過驅動了，安裝完成後將cuda寫入環境

vim ~/.bashrc export cuda_home=/usr/local/cuda-10.0 export ld_library_path=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$ld_library_path export path=/usr/local/cuda-10.0/bin:$path #儲存 :wq # 驗證cuda是否安裝成功

nvcc --version #顯示cuda版本

openblas & lapack 安裝

#在/opt下openblas安裝 cd /opt git clone cd openblas make fc=gfortran make install #之後將編譯好的動態庫鏈結至/usr/lib目錄下 ln -s /opt/openblas/lib/libopenblas.so /usr/lib/libopenblas.so #在/etc/profile中新增環境變數 sudo vim /etc/profile ld_library_path=/opt/openblas/lib

export ld_library_path

#lapack安裝 wget tar -zxf lapack-3.4.2.tgz cd lapack-3.4.2 cp ./install/make.inc.gfortran ./ mv make.inc.gfortran make.inc #修改makefile中的注釋，就在前面幾行 #lib: lapacklib tmglib lib: blaslib variants lapacklig tmglib #儲存 :wq #開始編譯 make cd lapacke make # 將lapacke的標頭檔案複製到系統頭檔案目錄 cp include/*.h /usr/include # 返回到 lapack-3.4.2 目錄 cd .. # 將生成的所有庫檔案複製到系統庫目錄

cp *.a /usr/lib

安裝文件已經寫得很詳細了，在此記錄一下我的安裝過程

git clone

#進入faiss目錄，建立build資料夾

cd faiss

mkdir build

#開始編譯，不編譯gpu

cmake -b build . -dfaiss_enable_gpu=off -dbuild_shared_libs=on

make -c build -j faiss

sudo make -c build install

...後面測試**就跟github上的文件一樣了，有興趣的可以自己看下，測試成功則表示安裝成功

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