从github上下载源码后，直接编译
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/args.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/autotune.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/matrix.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/dictionary.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/loss.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/productquantizer.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/densematrix.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/quantmatrix.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/vector.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/model.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/utils.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/meter.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG -c src/fasttext.cc
c++ -pthread -std=c++11 -march=native -O3 -funroll-loops -DNDEBUG args.o autotune.o matrix.o dictionary.o loss.o productquantizer.o densematrix.o quantmatrix.o vector.o model.o utils.o meter.o fasttext.o src/main.cc -o fasttext
根据git仓库的说明，FastText 有两个任务
1.词向量学习
这个任务运行word-vector-example.sh 即可
注意，把脚本中的make 命令注释掉，因为刚开始已经运行过make了。
2.文本分类
运行 classification-example.sh ，跑一个文本分类的例子
classification-results.sh 用于复现《 Bag of Tricks for Efficient Text Classification》论文中的结果
分类模型压缩运行下面的脚本 quantization-example.sh
参考： https://heleifz.github.io/14732610572844.html
https://blog.csdn.net/feilong_csdn/article/details/88655927