关于pointnet++系列编译文件（tf_ops）的问题

• 点云分割与处理以pointnet系列为首，得到了比较好的成果，但是从pointnet++开始，作者开始在Ubuntu环境下进行网络训练，需要编写动态文件.so（包括后续的PointCNN、pointSift、ASIS、GSPN），使之很难迁移到Windows下进行。当然，点云剩余的其余算法（SGPN、DGCNN、PointGrid）可以在双系统环境下运行，不存在编译问题。
  由此以来编译时大问题，我在这里记录以下自己遇到的坑与解决方法，不敢保证都能解决。经过测试需要在Ubuntu下运行的代码经过编译均能在TensorFlow1.13.1包括及以下版本运行，TensorFlow1.14.0测试运行失败，是由于libtensorflow_framework.so.1这个文件的问题，在之前的版本都是libtensorflow_framework.so，在此版本进行了更改，故没有测试：

• 第一、正确安装Tensorflow、Cuda、Cudnn和Python等运行环境，没有正确安装就可以skip所有以下步骤了。

• 第二、Error1：libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or
  directory，遇到这个问题基本说明你编译无问题，但是由于你编译制定的Cuda版本和TensorFlow运行的cuda版本不一致，需要匹配，故跳到第一步检查。

• 第三、Error 2 series：error in NotFoundError:/home/fussen/Work_Area/02_DGASIS/utils/tf_ops/grouping/tf_grouping_so.so:
  undefined symbol:_ZN10tensorflow6StatusC1ENS_5error4CodeENS_11StringPieceE。遇到这系列问题，首先恭喜你环境安装正确，但是编译出了问题，这里需要首先指出cuda正确位置和Python正确位置（anoconda虚拟环境需要现在终端激活后运行），其次把“-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0”这句抹掉或者0编程1，然后进行编译。基本运行不会有问题，还出现问题就按照一二步好好检查。

• 虽然官网指出，但gcc版本大于4的时候需要设置-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0.因为官方说明TensorFlow安装包是基于GCC4建立而且使用的是旧的ABI。对于GCC5之后的版本，为了与旧版的ABI兼容，使用“D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0". ABI兼容性可确保针官方TensorFlow软件包构建的自定义操作与GCC 5内置软件包一起使用。
  但是！！！，who kowns，兼容性方面真是这么奇葩。之前遇到问题百度和博客均没能给我提供解答，这里把点云系列都一起说明一下。希望对后续研究点云算法的有所帮助。