2020年12月

感觉复习数学还是复习了非常久的，可是就是没有看进去。
感觉就是在磨洋工，有畏难情绪，遇到困难的内容就想着缓一缓再看，结果缓到最后根本就没有看的时间了。
在考试的时候，完全没有那种自己已经完全掌握了的感觉，总有一种心惊胆战、拼命回忆的感觉，和本科考试胸有成竹比起来差远了。
归根到底还是拖延再作祟吧，遇到事情立即做，马上做，绝不能拖延。
希望自己好好反思，继续加油吧。

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1 背景

给树莓派安装一个TensorFlow吧！网上很多教程陈旧且有错误。本文经过作者大量查阅资料和TensorFlow官网，并亲自测试安装成功！
硬件准备：树莓派3B+
操作系统：Raspberry Pi OS 2020年5月版

2 操作方法

1、树莓派系统切换国内镜像。
树莓派系统切换国内镜像请参考此文：https://www.wangliguang.cn/?p=394

2、检查环境是否已经安装。

python3 --version
pip3 --version
virtualenv --version

如果某一条命令运行时提示未找到，则未安装，需要在第三步中选择相应命令安装。

3、安装未安装的模块，根据第2步，从下面命令中按需选择即可，其中安装libatlas-base-dev的命令必选。

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip  # 如已经安装了Python3和pip3则跳过此命令
sudo apt install libatlas-base-dev  # 此命令必选，注意！！！
sudo pip3 install -U virtualenv  # 如果已经安装了虚拟环境，跳过此命令

4、创建虚拟环境。

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv

5、激活虚拟环境。

source ./venv/bin/activate

6、pip切换国内源。
为防止网速过慢，建议pip也切换国内源。此处选择清华源。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

7、更新pip。

pip install --upgrade pip

8、安装依赖包

pip install keras_applications==1.0.8 --no-deps
pip install keras_preprocessing==1.1.0 --no-deps
pip install h5py==2.9.0
pip install -U six wheel mock

在安装依赖包时，有的包清华源有，安装速度很快。有的包清华源没有，会到默认源去下载，会很慢甚至超时失败。如遇超时失败需要重试。

9、下载TensorFlow2.0。
下载链接： https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases
推荐tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl这个版本，因为我安装这个版本成功了。
如果速度过慢，可以直接百度tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl，有很多国内资源站有这个。
下载后，通过Xftp传到树莓派上。

10、安装TensorFlow。进入到tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl所在目录，输入以下命令，等待安装完成。

pip install tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl

11、测试安装结果。
输入如下命令：

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

如输出`tf.Tensor(1035.3678, shape=(), dtype=float32)
`则表示安装成功！

用完后，可以使用deactivate退出虚拟环境。

12、安装失败后的处理。
如果安装失败，可以重试。此时使用rm -r venv/删除安装失败的TensorFlow所在虚拟环境，即可从第4步开始重试。

注意，从第5步开始，一直处于虚拟环境哦。

3 支持作者

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