树莓派3B 搭建机器学习环境，安装TensorFlow开源库

手头上有几块树莓派的板子，平时也只是拿来做一些linux下的测试以及看电视，也无暇去研究电路以及购买诸多的传感器来做其他的开发项目，春节期间放假有空来搞了下机器学习，身边又没有支持gpu加速的显卡，却发现安装个TensorFlow开源库也比较艰辛，因此在此记录下，使用树莓派搭建机器学习开发的环境，希望可以共同学习，交流以及进步！

准备：树莓派3b裸板一块，putty或者xshell远程工具一枚

#安装依赖库：
sudo apt install libatlas-base-dev -y

#在python3下安装TensorFlow库：
pip3 install tensorflow

此时会发现，安装非常慢，而且还经常中断

#换个国内源

pip3 install tensorflow i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

此时速度上是快了不少，但是安装过程中还是存在中断的情况，经过多次反复尝试，终于安装成功！

#使用离线包安装：
wget -c https://storage.googleapis.com/tensorflow-nightly/tensorflow-1.10.0-cp34-none-linux_armv7l.whl

pip3 install tensorflow-1.10.0-cp34-none-linux_armv7l.whl

此过程中可能会报错，这个库，依赖包比较多，而且依赖包的版本必须匹配，可以根据报错信息，安装指定版本的库，来解决问题，比如：
 pip3 install numpy==版本号



#示例程序：

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.enable_eager_execution()
>>> tf.add(1, 2).numpy()
3
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> hello.numpy()
'Hello, TensorFlow!'

GitHub：https://github.com/tensorflow/tensorflow

官网支持情况：http://www.tensorflow.org/install/install_raspbian

国内镜像网站支持：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/