raspberry pi 3B 树莓派 安装tensorflow
这两天买了raspberry pi 3b回来折腾着玩,拿到手装好系统后就开始安装树莓派版本的TensorFlow,这个安装过程也是踩了无数的坑,折腾了两天才装好。一开始用pip安装,但是pip2,pip3都安装失败,说是环境不支持,后来用bazel编译,又因为jdk的问题没装好bazel而失败。今天又仔细研究了下,发现GitHub下载页面上写得清清楚楚要raspbian 8.0 "jessie"版本,而官网最新版本是stretch,也没找到历史版本下载链接。
下面借Google上一篇文章把安装过程写一遍。
原文地址:http://www.instructables.com/id/Google-Tensorflow-on-Rapsberry-Pi/
安装环境:raspbian 8.0 Jessie,python3.4
raspbian Jessie下载地址:http://www.shumeipai.net/resource.php?mod=category&catid=2
1.安装pip3
sudo apt-get install python3-pip python3-dev
2.下载并安装wheel文件
下载wheel文件,最新版本为1.1.0
wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v1.0.1/tensorflow-1.0.1-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl
安装下载的wheel文件
sudo pip3 install tensorflow-1.0.1-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl
3.重新安装mock库
最后要重新安装一下mock库,不然导入TensorFlow的时候可能会报错
sudo pip3 uninstall mock
sudo pip3 install mock
4.验证
运行一个TF版的hello world程序
代码:
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
目前流行的深度学习框架有TensorFlow(Google开源),MXNet(得到Amazon支持),Theano等,利用这些框架,我们只需要做比较少的工作,就能把深度学习能力带入我们自己的程序。
安装 pip,python-dev :
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-dev
wheel是众多Python软件安装包格式中的一种,本质上是一个zip包格式,它使用.whl作为扩展名,用于安装Python模块。
使用Python2.7安装:
wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v0.11.0/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
sudo pip install tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
使用Python3安装:
wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v0.11.0/tensorflow-0.11.0-py3-none-any.whl
sudo pip3 install tensorflow-0.11.0-py3-none-any.whl
tensorflow就安装好了!我使用的是Python2.7安装的,路径在:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/