如何在Raspberry上安装TensorFlow
在raspberry pi上安装tensorflow
在raspberry pi上安装tensorflow曾经是一项令人沮丧的任务。但是，随着raspberry pi正式支持更新版本的google tensorflow，您只需要几个命令即可安装它。
首先，通过输入以下内容确保您的raspberry pi是最新的命令。这些命令将raspberry pi上已安装的软件包更新为最新版本。
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
在raspberry pi最新的情况下，通过在终端中键入以下命令来安装google tensorflow：
sudo apt install libatlas-base-dev
pip3 install tensorflow
测试tensorflow
让我们仔细检查安装。要检查tensorflow是否已安装，请尝试通过键入
python3 导入tensorflow
然后
import tensorflow
如果您使用的是更大的python版本，可能会引发错误比3.4。只需忽略此错误 - 一切都会正常工作。
要检查您拥有的tensorflow版本，请键入以下命令：
tensorflow.__version__
hello world示例
让我们编写一个由google提供的简单代码，用于测试将打印hello world的tensorflow。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant（‘hello， tensorflow！’）
sess = tf.session（）
print（sess.run（hello））
您应该看到“hello，tensorflow”已打印。
如果您运行的是python 3.5，您将收到几个运行时警告。官方tensorflow教程承认会发生这种情况，建议您忽略它。
安装图像分类器
首先，创建一个保存tensorflow模型的新目录。
mkdir tensorflow
cd tensorflow
现在，在这个新目录中克隆tensorflow模型库。
git clone https://github.com/tensorflow/models.git
我们将使用图像模型附带的分类示例，因此导航到该文件夹：
cd models/tutorials/image/imagenet
现在运行脚本。它会将“熊猫”的标准图像提供给神经网络，而神经网络反过来猜测这个图像包含的分数。
python3 classify_image.py
让我们将自己的图像提供给神经网络，看看它是否可以识别图像中的对象。
我将一张狗的图像放入我们正在使用的同一个文件夹中。现在我将运行该脚本以查看它的结果。
python3 classify_image.py –image_file=dog.jpg
它提供以下内容猜测：
正如您所看到的，它认识到此图像的概率最高的是哈巴狗。
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首先，通过输入以下内容确保您的raspberry pi是最新的命令。这些命令将raspberry pi上已安装的软件包更新为最新版本。
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然后
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要检查您拥有的tensorflow版本，请键入以下命令：
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让我们编写一个由google提供的简单代码，用于测试将打印hello world的tensorflow。
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sess = tf.session（）
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mkdir tensorflow
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现在，在这个新目录中克隆tensorflow模型库。
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我们将使用图像模型附带的分类示例，因此导航到该文件夹：
cd models/tutorials/image/imagenet
现在运行脚本。它会将“熊猫”的标准图像提供给神经网络，而神经网络反过来猜测这个图像包含的分数。
python3 classify_image.py
让我们将自己的图像提供给神经网络，看看它是否可以识别图像中的对象。
我将一张狗的图像放入我们正在使用的同一个文件夹中。现在我将运行该脚本以查看它的结果。
python3 classify_image.py –image_file=dog.jpg
它提供以下内容猜测：
正如您所看到的，它认识到此图像的概率最高的是哈巴狗。
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