def mine_nearest_neighbors(self, topk, calculate_accuracy=True): # mine the topk nearest neighbors for every sample import faiss features = self.features.cpu().numpy() n, dim = features.shape[0], features.shape[1] index = faiss.IndexFlatIP(dim) index = faiss.index_cpu_to_all_gpus(index) index.add(features) distances, indices = index.search(features, topk+1) # Sample itself is included，这段代码是什么意思

这段代码使用 Faiss 库实现了寻找每个样本的最近邻。具体来说，它首先将特征向量转换为 NumPy 数组，并使用 `faiss.IndexFlatIP(dim)` 创建了一个内积相似度索引。然后，它使用 `index.add(features)` 将特征向量添加到索引中。最后，它使用 `index.search(features, topk+1)` 计算了每个样本的最近邻，并返回了它们的距离和索引。其中 `topk+1` 表示每个样本的最近邻包括它自身。如果 `calculate_accuracy` 参数为 True，则还会计算每个样本的准确率。