Raspberry 4B安装Tensorflow和Keras

本文详细介绍了在Linux环境下安装TensorFlow 1.15版本的步骤,包括更新系统、卸载旧版本、安装依赖库、下载预编译版本并进行安装,同时提供了Keras的安装指令。

Tensorflow安装

# update apt
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
# remove old versions of tensorflow, if installed previously
$ sudo pip uninstall tensorflow
$ sudo pip3 uninstall tensorflow
# install dependencies
$ sudo apt-get install gfortran
$ sudo apt-get install libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev libopenblas-dev libblas-dev
$ sudo apt-get install liblapack-dev cython
$ sudo pip3 install pybind11
$ sudo pip3 install h5py
$ sudo pip3 install -U --user six wheel mock

去找到已经编译好的tensorflow1.15或者2.1.0版本,这里以1.15版本为例
https://github.com/Qengineering/TensorFlow-Raspberry-Pi

下载已经编译好的1.15版本

$ wget https://github.com/Qengineering/Tensorflow-Raspberry-Pi/raw/master/tensorflow-1.15.2-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

安装

$ sudo -H pip3 install tensorflow-1.15.2-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

Keras安装

sudo pip3 install keras 

效果

在这里插入图片描述

在为树莓派4B准备包含KerasTensorFlow的系统镜像时,需要考虑以下几个关键步骤配置要求,以确保深度学习框架能够顺利运行[^4]。 ### 系统镜像选择与准备 1. 树莓派官方推荐使用Raspberry Pi OS(原Raspbian),尤其是64位版本(Raspberry Pi OS 64-bit),以支持更广泛的深度学习库更高的性能[^3]。 2. 在安装操作系统时,可以选择使用Raspberry Pi Imager工具,该工具提供了官方镜像的快速安装,并支持自定义配置(如启用SSH、设置Wi-Fi等)[^1]。 ### 安装TensorFlowKeras 1. **更新系统软件包** 在开始安装之前,确保系统软件包是最新的: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 2. **安装Pythonpip** TensorFlowKeras依赖于Python环境,推荐使用Python 3.9或更高版本。如果系统中尚未安装pip,可以通过以下命令安装: ```bash sudo apt install python3-pip -y ``` 3. **安装TensorFlow** 可以通过pip安装TensorFlow,推荐使用国内镜像源(如清华大学镜像)以提高下载速度: ```bash pip3 install tensorflow --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 如果遇到下载速度慢或哈希值不匹配的问题,可以尝试多次安装或使用`--no-cache-dir`参数。 4. **安装Keras** Keras通常作为TensorFlow的一部分被安装,但如果需要单独安装,可以使用以下命令: ```bash pip3 install keras --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 5. **验证安装** 安装完成后,可以通过以下Python代码验证TensorFlowKeras是否成功安装: ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras print("TensorFlow version:", tf.__version__) print("Keras version:", keras.__version__) ``` ### 性能优化建议 1. **使用虚拟环境** 为了避免与其他Python项目发生依赖冲突,建议使用`venv`创建虚拟环境: ```bash python3 -m venv tf_env source tf_env/bin/activate ``` 2. **启用硬件加速** 树莓派4B支持通过OpenCVTensorFlow Lite进行硬件加速。可以在安装TensorFlow后启用GPU支持(如果适用),或使用TensorFlow Lite进行优化推理[^2]。 3. **调整系统配置** 为了提高性能,可以在`/boot/config.txt`中调整以下参数: ```ini gpu_mem=256 enable_uart=1 ``` ### 完整的系统镜像制作 1. **备份现有系统** 如果已经完成了上述配置,可以使用`dd`命令或第三方工具(如Win32DiskImager)创建系统镜像备份: ```bash sudo dd if=/dev/mmcblk0 of=~/raspi_with_tensorflow_keras.img bs=4M status=progress ``` 2. **使用定制化工具** 也可以使用工具如`image-builder`或`raspi-imager`来创建包含预安装TensorFlowKeras的定制化系统镜像,以便于批量部署[^3]。
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