树莓派安装TensorFlow

Installing TensorFlow on Raspberry Pi 3

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在2018-8月之前在Raspberry安装一个TensorFlow是多么的痛苦！现在Google从TensorFlow 1.9开始支持树莓派，安装非常方便，只要要两条命令即可以安装成功！
环境是 Python3.5 + TensorFlow1.9 ,其余Python版本可能会安装失败，安装前请检查一下Python版本！如何切换Python版本请查看前面章节！

安装

TensorFlow：1.9
Python环境：3.5.3
硬件: Raspberry 3B
本文升级日期： 2018-8-24

切换Python版本

官方推荐3.4+以上就可，假如环境是3.4以上直接跳到安装TensorFlow步骤！假如Python不是，请先下载Python3.4+后，建立新的Python软连接！这里以3.5.3为例!

• 查看Python版本

  pi@raspberrypi:~ $ python Python 3.5.3 (default, Jan 19 2017, 14:11:04) [GCC 6.3.0 20170124] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> exit()

• 假如没有Python3.5，先下载Python3.5

  sudo apt-get install python3.5

• 首先我们删除Python的链接

  sudo rm /usr/bin/python

• 新建一个Python3的链接

  sudo ln -s /usr/bin/python3.5 /usr/bin/python

安装TensorFlow

• 通过两条命令安装，先安装驱动

sudo apt-get install libatlas-base-dev 安装过程遇到 Do you want to continue? [Y/n] 输入：Yimage.png

安装 libatlas-base-dev 成功图：

• 安装 TensorFlow

  sudo pip3 install tensorflow

• 下载TensorFlow过程：

  image.png

  安装TensorFlow后，会自动下载安装依赖的工具，如：numpy，tensorboard，markdown 等等

  image.png

  一律安装完成后打印信息

  Successfully installed absl-py-0.4.0astor-0.7.1gast-0.2.0 grpcio-1.14.1 markdown-2.6.11 numpy-1.15.1 protobuf-3.6.1 tensorboard-1.9.0 tensorflow-1.9.0 termcolor-1.1.0image.png

测试能否安装成功

安装成功后即可以运行Python3， 可以在任何你想用的平台上使用TensorFlow，下面我们通过一个例子来验证能否可以成功运行TensorFlow。

• Python程序

  pi@raspberrypi:~ $ python Python 3.5.3 (default, Jan 19 2017, 14:11:04) [GCC 6.3.0 20170124] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import tensorflow as tf /usr/lib/python3.5/importlib/_bootstrap.py:222: RuntimeWarning: compiletime version 3.4 of module 'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util' does not match runtime version 3.5 return f(*args, **kwds) /usr/lib/python3.5/importlib/_bootstrap.py:222: RuntimeWarning: builtins.type size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 432, got 412 return f(*args, **kwds) >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello TensorFlow') >>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello)) b'Hello TensorFlow' >>>

  导入TensorFlow包是会出现警告，可以先忽略它！

  image.png

注意：

假如安装出错，更新你的pip版本，执行下面语句：

sudo python -m pip install --upgrade pip