ubuntu16.04安装caffe依赖项遇到的问题与解决方式[非root权限]

源码编译安装caffe需要的依赖项

依赖项分别有：protobuf, boost, gflags, glog, hdf5, opencv, lmdb(或levelDB), Snappy；

具体的安装步骤可以参考：Linux服务器无Root权限安装caffe教程。 这里只介绍遇到的坑(s)和解决方式，如果你也遇到了类似的问题，期望对诸位debugger有用。

1、源码编译安装Glog遇到的问题及对caffe安装的影响

问题1：make编译golg中出现： src/glog/logging.h, can't find gflags/gflags.h file
解决方式：在.make之前的./configure配置过程中 指定gflags的位置, 如下： ./configure --prefix=/your_install_dir/local --with-gflags=/your_gflags_dir/build

问题2：在import caffe的时候出现Error： Error: gflags.cc' is being linked both statically and dynamically into this executable
说明此时gflags.cc链接了静态库和动态库；
解决方式1：修改glog目录下CMakeLists.txt后重新编译：

add_library (glog
  ${GLOG_SRCS}
)

改为：

add_library (glog SHARED
  ${GLOG_SRCS)

然后查看cmake ..以后的/your_caffe_root/build/CMakeCache.txt中：GFLAGS_LIBRARY:FILEPATH=/media/huaxin/tcl3/public/lipeng/caffe_deps/local/lib/libgflags.so是否是动态链接库*.so, 如果是以*.a结尾的静态链接库，则一律改成*.so。
解决办法2：是的编译的gflags只生成*.so动态库，不生成*.a静态库(此方法我没尝试，应该可行！)

2、源码编译caffe过程中的问题和解决方式

问题1： 在build文件中make -j16时出现：Unsupported gpu architecture 'compute_20；由于电脑安装的cuda版本不支持上述gpu架构。
解决方式： 注释掉或去掉/your_caffe_root/Makefile.config中：

-gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \

问题2：在make -j16出现：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75'，表明读者安装的cuda版本不支持compute_75；
解决方式1： 修改build目录下CMakeCache.txt中的：
CUDA_ARCH_NAME:STRING=Auto
为
CUDA_ARCH_NAME:STRING=Manual
然后再make -j16 && make install && make pycaffe
解决方式2： 或者修改/your_caffe_root/cmake/Cuda.cmake中的相关内容[笔者没有弄过!!!]

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cuda问题：在make runtest出现cuda出现问题

问题：笔者的配置环境中显卡是RTX2080Ti, 其支持的gpu架构为Turing, 最好安装cuda-10.1版本的cudatoolkit， 笔者电脑原先配置的是cuda-9.0所有导致出现不匹配的问题。
解决方式：安装cuda-10.1， 然后在/usr/local中采用软链接机制：sudo ln -s cuda-10.1 cuda。并重新安装对应cuda版本的opencv和caffe.
PS. 在编译cuda10版本的opencv3.4.4中，出现opencv-3.4.0/modules/cudacodec/src/precomp.hpp:60:37: fatal error: dynlink_nvcuvid.h: No such file or directory，此时只需要采用: cmake -D BUILD_opencv_cudacodec=OFF ..可解决该问题。
备注【暂时遇到这些问题，配置过程会出现各种各样的问题，以后遇到其他问题，会继续添加问题描述和解决方式】