树莓派安装 tensorflow , 深度学习开发环境搭建

1. 修改分辨率查看 python 版本号

    -> Display Option -> Resolution

树莓派上怎么看Python的版本号

要运行Python2就直接运行python，要使用Python3就需要运行python3

如果想运行python时默认为Python3，只需要把python软链接至python3.5就可以了。具体操作分为以下几个步骤：

1.删除Python的链接文件

sudo rm /usr/bin/python

2.新建Python链接至Python3.7

sudo ln -s /usr/bin/python3.7 /usr/bin/python

现在python和python3都链接到了python3.7了。

pip3 list ，查看python环境包列表。

2. 人工智能-机器学习-深度学习

参考：怎样在树莓派上轻松实现深度学习目标检测？

为了模仿人类水平的表现，科学家将视觉感知任务分解为四个不同的类别。

1.分类，为图像指定一个标签。

2.定位，对特定的标签指定一个边框。

3.物体检测，在图像中绘制多个边框。

4.图像分割，得到物体在图像中的精确位置区域。

物体检测对于很多应用已经足够好（图像分割是更精确的结果，它受到了创建训练数据复杂性的影响。相比于画边框它通常花费人类标注者12倍的时间去分割图像。）此外，在检测物体之后，可以将物体在边框中单独分割出来。

3. 安装 tensorflow

直接pip3 安装 tensorflow教程

TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。

安装总是出错 ,版本和网络要求极高，参考https://stackoverflow.com/questions/56357794/unable-to-install-grpcio-using-pip-install-grpcio

1 Make a virtual environment:

python3 -m pip install virtualenv
virtualenv env
source env/bin/activate

python3 -m pip install --upgrade pip

先升级 via the ‘/home/pi/env/bin/python3 -m pip install --upgrade pip’ command.

2. Install packages

Run the commands based on https://github.com/PINTO0309/Tensorflow-bin/#usage:
参考：Example of Python 3.x + Tensorflow v2 series

sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev
python3 -m pip install keras_applications==1.0.8 --no-deps
python3 -m pip install keras_preprocessing==1.1.0 --no-deps
python3 -m pip install h5py==2.10.0
sudo apt-get install -y openmpi-bin libopenmpi-dev
sudo apt-get install -y libatlas-base-dev
python3 -m pip install -U six wheel mock

Install packages ： grpcio html5lib, termcolor

python3 -m pip install wrapt
python3 -m pip install termcolor
python3 -m pip install grpcio-1.32.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

报不能打包成wheel，从setpu.py安装，然后一直会卡住，
遇到过几次了，受不了啦！！！

后来找了好久，找到了解决方法：

pip3 install --upgrade pip
python3 -m pip install --upgrade setuptools
pip3 install --no-cache-dir  --force-reinstall -Iv grpcio==1.32.0

然后ok了

Pick a tensorflow release from https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases (I picked 2.0.0). Picking a higher version of Tensorflow (like 2.1.0) requires a higher version of scipy that wasn’t compatible with my Raspberry Pi:

wget https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/download/v2.0.0/tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl
python3 -m pip uninstall tensorflow
python3 -m pip install tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl

3. RESTART YOUR TERMINAL

Reactivate your virtual environment:

cd Desktop
cd tf_pi
source env/bin/activate

Test: Open a python interpreter by executing:

python3 
import tensorflow
tensorflow.__version__

This should have no errors and output: 2.0.0

python
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.compat.v1.disable_eager_execution()　＃保证sess.run()能够正常运行
>>> hello = tf.constant('Hello,Tensorflow')
>>> sess= tf.compat.v1.Session()＃版本2.0的函数
>>> print(sess.run(hello))

如果输出Hello, TensorFlow!则代表安装成功在这里插入图片描述