下载相关安装脚本
图个省事儿，安装github上给的默认版本 tensorflow 1.3.0的版本
注意，接上一章，我的TX2刷机版本为3.1，CUDA版本是8.0，Cudnn版本是6.0
其他版本请自行斟酌是否兼容
首先，在此链接把脚本下载下来，一步一步按照他的脚本执行下来就没什么问题了，但是需要注意以下几个问题
问题1： bazel版本不匹配
如果直接按照github的脚本一步步执行下来，会在执行 ./buildTensorflow.sh 脚本时提示ERROR, FAILED，原因是最新的脚本提供的brazel版本是0.10，版本过高，后来亲测0.5.4有效。
问题2：Java版本不匹配
想要安装0.5.4版本的 bazel，使用默认的installPrerequisitesPy3.sh是不可行的，其jdk版本是u181，在此java版本下无法正常安装0.5.4版本的bazel 同样会报错
因此，在安装 bazel 之前，务必安装 jdk_8U121，参考自该博客 ， 在java官网下载如下版本的jdk，其间可能需要注册账号。 选择版本为 Linux ARM 64 Hard Float ABI 74.83M的文件
如果不想注册或者下载慢，可以使用我的网盘链接（密码:qn7w）进行下载，之后的jdk安装就自己查资料安装吧，安装之后在命令行中使用如下脚本确认java版本
java -version
解决方法
！！！注意，以上是按照我遇到问题的时间顺序描述的问题，如果想一步安装成功，需要先处理好Java版本问题，再解决bazel问题。（即先解决问题2，再解决问题1）
具体来讲 对于 ./buildTensorflow.sh，不再直接执行该脚本，而选择单独执行该脚本下的两个命令脚本，在第一个脚本执行之后，自己安装 jdk_8u121 版本的java，再执行第二个脚本（把第二个脚本中所有的0.10.0 改为0.5.4，即可安装相应版本的 bazel）
./script/installDependenciesPy3.sh
安装java
把/script/installBazel中所有版本号改为0.5.4
./script/installBazel.sh
之后的命令按照github的readme来就可以了，其间有几个build的脚本非常耗时（2个多小时），中间也会遇到不少warning，不用在意，最后是能正常运行没有问题的
安装的下载过程中可能出现网络不稳定的情况，可以把脚本中的 wget 改为wget -c，这样即可进行断点续传
对了，最后记得把建立的swap区域删掉，这个只是为了在编译过程中提供足够的内存空间建立的
删除SWAP分区
swapoff /swapfile
修改/etc/fstab文件
rm -rf /swapfile
附结果图
