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/