树莓派3B+安装tensorflow-1.12.0

树莓派3B+安装docker系统版本：

系统初始化-安装系统

系统版本:2018-11-13-raspbian-stretch.img

SD卡初始化

在镜像下载完成之前，要对SD做格式化操作。
将SD卡连接电脑后，打开格式化软件(SD Card Formatter 5.0.1 Setup)，选择SD卡所在盘符，点击format进行格式化。

写入镜像

将下载完成的镜像压缩包解压，打开win32diskimager软件，选择刚才解压出的系统镜像2018-10-09-raspbian-stretch.img，选择SD卡盘符。点击写入后，等待系统镜像写入到SD卡中。

配置

在写入完成后，不必急于拔出SD卡，现在在电脑中可以看到一个名字为boot的分区（此分区为FAT32格式，并且容量会很小，这是正常的，在SD卡插入树莓派后，这个boot分区就是系统的/boot文件夹），

开启SSH

现在的树莓派都是默认关闭SSH的，开启SSH只需要在boot下新建一个名为ssh的文件夹即可(无任何后缀)

开启强制HDMI输出 (不接显示器的话可以跳过此处)

打开boot分区下的config.txt
修改如下行

hdmi_safe=1
config_hdmi_boost=4
hdmi_ignore_edid=0xa5000080
hdmi_group=2
hdmi_mode=82   

参数说明

参数	说明
hdmi_safe=1	安全启动HDMI
config_hdmi_boost=4	开启热插拔
hdmi_group=1	CEA电视显示器
hdmi_group=2	DMT电脑显示器
hdmi_ignore_edid=0xa5000080	忽略自动探测的分辨率
hdmi_mode=4	640x480 60Hz
hdmi_mode=9	800x600 60Hz
hdmi_mode=16	1024x768 60Hz
hdmi_mode=82	1080p 60Hz

设置wifi连接(有网线连接可跳过此处)

在boot分区下新建wpa_supplicant.conf文件
ssid 为wifi 名称
psk 为wifi密码

country=CN
ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev
update_config=1

network={
    ssid="wifiname"
    psk="password"
    priority=1
}

设置完成后，即可将SD卡插入树莓派，启动电源

树莓派启动后，指示灯会亮起，3b+上，红色灯亮起时，为接通电源状态，绿色灯亮起时，为系统在对SD卡做读写操作。树莓派启动后，就可以通过SSH连接登录系统。（查询树莓派的IP地址就可，端口默认22）
树莓派默认ssh账户为pi，密码为raspberry

修改密码

# 修改pi密码
sudo passwd pi
# 修改root密码
sudo passwd root

3.2 校正时区，时间

输入date命令看查看当前系统时间

# 打开时区设置
sudo dpkg-reconfigure tzdata
# 选择Asia  ---> ShangHai

再次输入date命令检查时间

3.3 修改系统软件源

# 树莓派系统默认使用nano做为编辑器，修改完成后使用ctrl+x退出，退出时会提示是否保存文件, 按Y即可
sudo nano /etc/apt/sources.list
# 修改系统源为清华大学源
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi

3.4 更换pip源

# 国内源
# 阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
# 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

# 临时使用某一个源下载
pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 更换源
# linux 编辑~/.pip/pip.conf , 如果不存在就新建一个
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# windows 在C:\Users\[username]\pip目录下新建pip.ini文件
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.5 安装vim 替代nano

# 更新软件源
sudo apt-get update
# 安装vim
sudo apt-get install vim
# 修改配置
sudo vim /etc/vim/vimrc

vim配置

# 语法高亮
syntax on
# 显示行号
set nu

树莓派3B+安装tensorflow-1.12.0系统版本：

​ 2018-11-13-raspbian-stretch-full.img

下载地址: http://www.shumeipai.net/resource.php?mod=view&rid=1198

tensorflow版本：

tensorflow-1.12.0

系统初始化：

1、设置root账号及ssh

​ 系统默认账户：pi ，默认密码：raspberry

​ 为root设置密码：sudo passwd root

      su切换为root权限：su

2、开启root ssh登陆:

sudo sed -i "s/^#PermitRootLogin.*/PermitRootLogin yes/g" /etc/ssh/sshd_config 

3、重启ssh服务

sudo systemctl restart ssh 

4、退出pi账号，使用root登陆

安装tensorflow

1、更换为清华镜像源:

sudo nano /etc/apt/sources.list 

​ 替换为下面的内容:

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ stretch main non-free contrib
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian-security stretch/updates main
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ stretch-updates main non-free contrib
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ stretch-backports main non-free contrib

2、安装依赖环境

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential tk-dev
sudo apt-get install libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline6-dev
sudo apt-get install libdb5.3-dev libgdbm-dev libsqlite3-dev libssl-dev
sudo apt-get install libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev zlib1g-dev

3、下载离线安装包

​ 下载地址：https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases下载tensorflow-1.12.0-cp35-none-linux_armv7l.whl

​ cp35 代表 python版本为3.5 armv7l为系统架构类型

查看树莓派支持的架构类型

查看python版本：

4、安装whl包

sudo pip3 install tensorflow-1.12.0-cp35-none-linux_armv7l.whl

​ 中途出现下载错误， 手动下载whl依赖包 ，安装，在继续安装tensorflow

5、安装完成

6、测试tensorflow

​ 依次执行以下代码：

python
import tensorflow

​ 正常无任何显示， 可正常导入tensorflow

第一次导入时出现的字符串原因：https://blog.csdn.net/cufe_shang/article/details/100338443

​ 或者使用以下代码重新安装tensorflow，找到适配的numpy版本，重新安装后版本为1.15.0 或者直接删除numpy

sudo pip3 uninstall numpy
sudo pip3 install tensorflow-1.12.0-cp35-none-linux_armv7l.whl

​ 查看系统中安装的numpy版本

pip3 list |grep "numpy"

安装指定numpy版本

sudo pip3 install -U numpy==1.15.0

若出现以下错误， libf77blas.so.3 ：

​ 解决import Numpy 缺少 libf77blas.so.3 错误；

sudo apt install libatlas-base-dev

sudo apt-get install libatlas3-base

​ 还是运行不起来，请执行以下代码：

sudo pip3 uninstall mock
sudo pip3 install mock

运行一个TF版的hello world程序

import tensorflow as tf
hello = tf.constant(“Hello, TensorFlow!”)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

参考文章：

tensorflow 1.13.0安装需要的依赖包 ：https://blog.csdn.net/lanfei2/article/details/90405984

#深度学习# 树梅派3B+（Raspberry 3B+ ）安装Raspbian系统 安装Tensorflow 安装Keras 源码方式安装OpenCV踩坑排雷记录（持续更新）：https://blog.csdn.net/weixin_43741611/article/details/84261582

树莓派(stretch)安装tensorflow1.13.1：https://blog.csdn.net/weixin_44345862/article/details/91833114

最终运行版本

tensorflow-1.14.0-cp35-none-linux_armv7l
numpy==1.15.0

替换tensorflow版本：

1、卸载已安装版本

sudo pip3 uninstall tensorflow-1.13.1-cp35-none-linux_armv7l.whl

2、更新依赖版本

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip python3-dev

3、安装新版本

sudo pip3 install tensorboard-1.12.2-py3-none-any.whl

树莓派安装Python3.5.2

下载tar包:

wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/Python-3.5.2.tgz

解压tar包：

tar zxvf Python-3.5.2.tgz

赋予权限：777

cd Python-3.5.2
chmod -R 777 ./configure

执行安装：

./configure --prefix=/usr/local/opt/python-3.5.2
chmod -R 777 ./Modules/_ctypes/libffi/configure

执行编译：

make
sudo make install

到这里完成了安装，可是还要指定全局环境可用，即环境配置，如下：

sudo ln -s /usr/local/opt/python-3.5.2/bin/pydoc3.5 /usr/bin/pydoc3.5
sudo ln -s /usr/local/opt/python-3.5.2/bin/python3.5 /usr/bin/python3.5
sudo ln -s /usr/local/opt/python-3.5.2/bin/python3.5m /usr/bin/python3.5m
sudo ln -s /usr/local/opt/python-3.5.2/bin/pyvenv-3.5 /usr/bin/pyvenv-3.5
sudo ln -s /usr/local/opt/python-3.5.2/bin/pip3.5 /usr/bin/pip3.5

python 3.5.2 安装完成

查看版本

python -V