1. 检查Python版本 在终端中输入以下命令检查Python版本: python--version 1. 确保Python版本在3.6及以上。如果未安装Python,可以通过[官方说明]( 2. 安装CUDA Toolkit 下载并安装CUDA Toolkit后,需确保将CUDA的bin目录添加至系统环境变量中。 3. 创建Python虚拟环境 推荐使用虚拟环境管理包来避免环境的冲突。在终端...
确认pip版本:如果你使用的是较旧的pip版本,可能会出现一些兼容性问题。建议升级pip到最新版本,可以使用以下命令进行升级:pip install --upgrade pip。 确认setuptools和wheel版本:setuptools和wheel是Python的包管理工具,它们与numpy的安装有关。请确保setuptools和wheel的版本与numpy版本兼容,可以使用以下命令进行升级:pip ...
1 使用conda 安装基本应用,python, cuda,创建环境,基础这里不再复述, 安装完了以后使用conda env list 查看安装的环境 先要安装cuda, cuda命令为 nvcc -v 就可以看到是否安装成功安装pytorch 一定要到官网去安装,一定是复制一行来安装的。打开pytorch官网 复制run this Command 命令,到环境下执行就行 按照以上命令...
这里写目录标题 一. 通过Anaconda Prompt搭建faiss-gpu1.7.0和tensorflow-gpu1.13.1的联合环境 二. 安装tensorflow-gpu时遇到的from tensorflow.python import pywrap_tensorflow失败的解决方案 三
作为目前ANN领域最受社区欢迎的框架之一,[Faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss)为初学者提供了轻量、简单、高效的检索框架,支持CPU和GPU的硬件计算架构,具有用户友好的C++与Python接口,提供了向量的建库、数据的增删、检索、序列化和反序列化等操作。在本文中,提供Faiss的一些简单的使用实例和参考。
关键:编译完CPU版本之后,进入faiss/gpu文件夹下执行make py即可编译出GPU版本需要的python文件。 前提:在CPU版本编译完成的基础之上进行,需要先安装好cuda,导入cudnn关联,配置cuda相关的三个环境变量。 完整的安装版本过程如下,但是注意:(1)我司的simple上已经安装好了cuda并配置好了关联,我们只需要从1.2开始即可。(...
经anconda安装后faiss可直接在python中像其他库一样使用,而不必像源码包编译完成后一样只能在faiss的编译文件目录下运行。 5 faiss-gpu入门实例 小编用如下代码测试faiss-gpu代码。 在小编双显卡环境下,用IVFFlat检索图中所示数据,相似最近邻单次检索的平均时长仅为0.197ms,小编不得不感慨GPU强大的计算能力。 本篇...
conda create -n faiss-env python=3.8 创建完成后,激活该环境: bash conda activate faiss-env 4. 在conda环境中安装faiss-gpu 在激活的conda环境中,你可以使用conda来安装faiss-gpu。由于faiss-gpu通常不在默认的conda源中,你可以通过PyTorch的conda源来安装它。确保你已经安装了与你的CUDA版本相匹配的cudatoo...
在虚拟环境中使用faiss-gpu时,配置错误也可能是导致报错的原因之一。要解决这个问题,请确保你已经正确配置了虚拟环境,并且所有必要的库都已经正确安装和配置。你可以按照以下步骤进行配置: 创建虚拟环境。运行以下命令创建一个新的conda虚拟环境(以你的环境名替换myenv):conda create -n myenv python=3.8 激活虚拟...