如何在Raspberry Pi上安裝TensorFlow

　　機器學習和人工智能是當今行業(yè)的熱門話題，我們可以看到它們越來越多地參與到每一款新電子設備的推出中。幾乎所有計算機科學工程的應用都在使用機器學習來分析和預測未來的結果。市場上已經有許多設備正在使用機器學習和人工智能的力量，比如智能手機的相機使用人工智能功能進行人臉檢測，并從人臉檢測中分辨出明顯的年齡。

　　毫不奇怪，谷歌是這項技術的先驅之一。谷歌已經制作了許多我們可以在我們的應用程序中輕松實現的 ML 和 AI 框架。TensorFlow 是著名的谷歌開源神經網絡庫之一，用于機器學習應用，如圖像分類、對象檢測等。

　　在接下來的幾年里，我們將在日常生活中看到更多人工智能的使用，人工智能將能夠處理你的日常任務，比如在線訂購雜貨、駕駛汽車、控制你的家用電器等。那么，為什么我們留下來利用一些機器Raspberry Pi 等便攜式設備上的算法。

　　在本教程中，我們將學習如何在 Raspberry Pi 上安裝 TensorFlow，并將展示一些在預訓練神經網絡上進行簡單圖像分類的示例。

　　要求

　　安裝了 Raspbian OS 的 Raspberry Pi（SD 卡至少 16 GB）

　　工作互聯網連接

　　在這里，我們將使用 SSH 訪問筆記本電腦上的 Raspberry Pi。您可以在筆記本電腦上使用 VNC 或遠程桌面連接，或者可以將您的 Raspberry pi 連接到顯示器。在此處了解有關在沒有顯示器的情況下無頭設置 Raspberry Pi 的更多信息。

　　Raspberry pi是一種便攜式且功耗更低的設備，可用于許多實時圖像處理應用程序，如人臉識別、對象跟蹤、家庭安全系統(tǒng)、監(jiān)控攝像頭等。任何通過使用任何計算機視覺軟件（如OpenCV 和 Raspberry Pi），可以構建許多強大的圖像處理應用程序。

　　過去，安裝 TensorFlow是一項相當困難的工作，但最近 ML 和 AI 開發(fā)人員的貢獻使其變得非常簡單，現在只需使用幾個命令即可安裝。如果您了解機器學習和深度學習的一些基礎知識，這將有助于您了解神經網絡內部發(fā)生了什么。但即使你是機器學習領域的新手，你仍然可以繼續(xù)學習本教程并使用一些示例程序來學習它，這不會有任何問題。

　　在樹莓派中安裝 TensorFlow

　　以下是在樹莓派中安裝 TensorFlow 的步驟：

　　第 1 步：在 Raspberry Pi 中安裝 TensorFlow 之前，首先使用以下命令更新和升級 Raspbian OS

　　sudo apt-get 更新

　　sudo apt-get 升級

　　第 2 步：然后安裝 Atlas 庫以獲得對Numpy和其他依賴項的支持。

　　sudo apt install libatlas-base-dev

　　第 3 步：完成后，使用以下命令通過 pip3 安裝 TensorFlow

　　pip3 安裝張量流

　　安裝 TensorFlow 需要一些時間，如果您在安裝時遇到錯誤，只需使用上述命令重試即可。