基于tensorflow下的 faster RCNN 安装

1.版本是TF1.2.0，但是安装好之后，开始安装faster RCNN，make编译也没问题，可是一demo的时候，就是会出现这个错误

tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError:/home/denis/WEB/DeepLearning/Faster-CNN_TF/tools/../lib/roi_pooling_layer/roi_pooling.so:undefinedsymbol: _ZN10tensorflow7strings6StrCatB5cxx11ERKNS0_8AlphaNumE

后来安装虚拟环境也不行，无奈了

最后找了很多方法，才知道原来是make.sh 的问题。具体解决办法是，在这中间加了一个命令-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0

g++ -std=c++11 -shared -o roi_pooling.so roi_pooling_op.cc \
roi_pooling_op.cu.o -I $TF_INC  -D GOOGLE_CUDA=1 -fPIC $CXXFLAGS -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 \
-lcudart -L $CUDA_PATH/lib64
else

参考这个 https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF/issues/50

update g++ line as below: (add -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 )

g++ -std=c++11 -shared -o roi_pooling.so roi_pooling_op.cc \
	roi_pooling_op.cu.o -I $TF_INC  -D GOOGLE_CUDA=1 -fPIC $CXXFLAGS  -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 \
	-lcudart -L $CUDA_PATH/lib64

and re-run  make

2.先概述下问题：之前是在终端中使用 pip install tensorflow==1.1.0 命令来完成安装的，在eclipse中能够运行，但是却会提示报错，在控制台输出一串未使用SSE4.1,SSE4,2等字样的信息，本人有强迫症无法容忍项目中各种报错提示的存在，然后花了半天功夫解决了这个问题，步骤如下：

   这个问题的出现主要是和tensorflow的安装方式有关系，使用pip安装就会出现对代码编译优化的问题，使得你电脑有SSE4.1等命令，却无法调用来加速训练，所以最好是安装时候多费点事，能够解决这个报错提示的问题，同时也能在以后的项目中发挥本机CPU的性能进行加速训练