树莓派搭建TensorFlow

最新推荐文章于 2023-07-20 20:42:11 发布

原创

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#python #深度学习 #谷歌 #tensorflow

本文介绍了如何在树莓派上安装TensorFlow，并使用Python通过Inception-v3模型进行图像识别。尽管训练模型需要大量资源，但可以直接利用Google预训练的模型进行物体识别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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如何在树莓派上使用TensorFlow Lite进行图像分类

2501_90323865的博客

06-13

本教程展示了如何在树莓派上使用TensorFlow Lite进行图像分类。我们了解到无需安装完整的TensorFlow包，仅使用支持Interpreter类的即可。同时使用了预训练且已转换为TFLite模型的MobileNet进行预测。通过这些步骤，我们能够在树莓派这样的低性能设备上实现高效的图像分类任务。

树莓派：安装Tensorflow Lite

Y798711330的博客

04-24

869

在树莓派下载Tesnorflow Lite

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树莓派上使用Tensorflow

weixin_43850784的博客

03-19

1408

树莓派上使用TensorflowTensorflow环境安装树莓派运行Tensorflow模型本文介绍如何在树莓派上安装tensorflow，介绍如何在树莓派上运行tensorflow模型。本文适用于树莓派3B、4B Tensorflow环境安装 1.pip更换国内源国外源下载速度太慢容易超时出错。清华源 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 豆瓣源 pip config set globa

树莓派（Raspberry Pi2）上源码编译安装tensorflow——基于NFS

yychenxie21的专栏

07-19

4772

1，树莓派安装 8G SD闪存，串行接口线，电源线。这里重点说下烧完系统后，如何显示系统。我是在PC-linux上利用串行接口数据线显示树莓派，有的人是利用电视机显示屏显示。利用串行接口数据显示时，需要在pc-linux上安装minicom（sudo apt-get install minicom），这是个串行转换工具。然后进行端口设置（网上有教程如何设置）。每次显示树莓派

树莓派raspberry4B安装 TensorFlow Lite

xiangfengl的专栏

09-03

1604

一、环境： 1、树莓派Pi4B & Buster系统 2、python3.7 二、安装TensorFlow Lite 1、下载tensorflow lite git clone https://github.com/whgreate/pi4b_tensorflow_lite cd pi4b_tensorflow_lite 2、安装tensorflow lite pip install tflite_runtime-1.14.0-cp37-cp37m-linux_arm...

树莓派4B安装tensorflow lite

weixin_43407202的博客

11-18

2960

树莓派4B安装tensorflow lite 安装步骤： 1、查看Python3版本 python3 2、下载对应版本软件包官网网址：https://tensorflow.google.cn/lite/guide/python 树莓派用Linux(ARM 32)版本，根据自己的python3版本下载对应.whl文件。例如python3.7就下载tflite_runtime-2.1.0.post1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl。手动下载或者 wget https://dl.go

树莓派搭建tensorflow环境

Frank Kong的博客

11-09

1004

为了在树莓派3B上搭建tensorflow环境，参考了不少博客，踩了不少的坑，现在在朋友的帮助下的确搭建成功，所以写一篇博客保存。树莓派对于有兴趣或者做设计的学生党还是挺划算的，虽然训练复杂的模型基本不行，但是使用训练好的模型预测数据也是可以的。 树莓派环境： 树莓派3B 32位raspbian berryconda（miniconda也可以） uname -a 搭建过程： 1、下...

树莓派安装TensorFlow并使用[一步到位]

m0_52449984的博客

03-19

5824

树莓派安装TensorFlow并使用【一步到位】安装TensorFlow并使用（树莓派3B+）树莓派安装TensorFlow并使用【一步到位】换源并更新安装TensorFlow依赖包安装TensorFlow并使用各种问题换源并更新安装系统和ssh以及vnc的使用，去买树莓派的淘宝店要教程就行，这里默认你已经安好系统 1.备份源文件 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak sudo cp /etc/apt/sources.list.

树莓派安装TensorFlow所需文件（python3.7）

03-19

为了在树莓派上搭建TensorFlow环境，我们需要安装一些必要的依赖和软件，包括Python 3.7.3、h5py、numpy、scipy、grpcio以及pycharm。下面我们将分步骤介绍每个组件的安装方法和作用。首先，我们需要安装Python ...

小白的树莓派Tensorflow opencv 学习笔记（八）

01-06

之前想用TensorFlow + OpenCV做目标检测，但是最后因为TF2.0资料属实不多所以夭折了，不过OpenCV还是非常值得学习的。特征检测算法 OpenCV中比较常用的特征检测和提取算法： Harris：用于角点检测 SIFT：用于斑点检测 SERF：用于斑点检测 FAST：用于角点检测 BRIEF：用于斑点检测 ORB：带方向的FAST算法和具有旋转不变性的BRIEF算法（暴力匹配和基于FLANN的匹配法）特征上述算法中提到了角点和斑点，这是两种重要的特征。特征是有意义的图像区域。 cornerHarris角点特征 Harris算法中认为，平坦区域在所有方向上都没有明显的梯度

0x-在64位树莓派上安装TensorFlow Lite 2

Slothwolf的博客

07-20

830

本篇博客主要是记录复现案例：安装TensorFlow Lite 2的过程和遇到的问题，以及最后运行的结果。

TensorFlow Lite（六）在树莓派上构建 TensorFlow Lite

01-06

交叉编译安装工具链此功能已在64位的 ubuntu 16.04.3 和 Tensorflow devel docker image tensorflow/tensorflow:nightly-devel 上测试。要使用 TensorFlow Lite 交叉编译功能，应先安装工具链和相关的库。 sudo apt-get update sudo apt-get install crossbuild-essential-armhf 如果您使用 Docker，您可能无法使用 sudo。构建克隆此Tensorflow库，在库的根目录下运行此脚本以下载所有依赖项： tensorflow库在

tensorflow-lite依赖包

04-17

文件包含tensorflow-lite所需要的依赖包，将文件下载后解压，将downloads文件夹放在../lite/tools/make/目录下，就可以拉

raspberry pi 3B 树莓派 安装tensorflow

jacke121的专栏

06-15

5407

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...

Hankerchen的博客

06-30

562

一、创建虚拟环境 1.1 安装虚拟环境管理工具 sudo apt-get install virtualenv -y 返回根目录 cd ~ 创建venv的虚拟环境 virtualenv -p /usr/bin/python3.7 venv 一、安装opencv-python 1.1 在终端依次输入以下命令，安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install libjpeg-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev s

关于树莓派3B+安装opencv以及tensorflow流程

qq_41102254的博客

07-25

364

自己因为要做项目，因此刚接触树莓派，属于小白，为了后面跟我有一样需求的少走弯路，因此这里记下这三天多次重刷系统的历程。 树莓派系统的烧录网上有很多的教程，这里不再多赘述，流程基本一致，要准备至少16G的TF卡。系统烧录完成后，第一件事需要对树莓派的默认源进行更换，这里个人用的清华源。打开配置sources.list文件 sudo nano /etc/apt/sources.list 用#注释掉原文件内容，用以下内容取代（Ctrl + O 保存再 Ctrl + X 退出）： deb http://

树莓派安装Tensorflow并利用SSDLite-MobileNet实现object detection小白教程

weixin_42673396的博客

05-12

4360

树莓派安装Tensorflow并利用SSDLite-MobileNet实现object detection小白教程简介对象检测是机器视觉领域最常用的功能之一，即对探测的目标分辨出是何物，本教程使用当前最常用的单片机树莓派3B+，设置安装tensorflow并实现利用较小的神经网络SSDLite-MobileNet进行识物。本教程参考了国外一个大神的GitHub，并对其中的相关错误进行纠正以及补充，主要工作有利用虚拟环境实现更好的python环境管理，纠正相关错误。这篇教程适合深度学习初学者，通过这篇教

树莓派安装Tensorflow_1.x以上版本

祖安狂人的博客

03-02

1880

树莓派安装Tensorflow_1.x以上版本 emmmmm 最开始的时候忙碌了很久，还是只能安装0.11.0版本，后来看了一个大佬的博客(记不清那个大佬了，只知道是个大佬，哈哈)，终于搞清楚了，在树莓派上想安装tensorflow高版本需要GLIBCXX的支持…昨晚是个伤心的夜晚，系统崩了，所以今天重装一下，随便在过程中就把安装教程po上来，希望对需要的人有帮助… emmmmm 闲话少说，上正文...

使用TensorFlow实现Inception-V3神经网络

Ftwhale的博客

04-19

822

上一讲我们讲述了Inception-V3卷积神经网络的基本模型及其实现原理，这一节我们将使用TensorFlow去实现Inception-V3这个卷积神经网络。使用TensorFlow实现Inception-V3卷积神经网络，InceptionModule将不同的卷积层通过并行连接的方式结合在一起。同时使用所有不同尺寸的过滤器，然后再将得到的矩阵拼接起来。如下图，Inception V3 模型总共...

树莓派系统搭建tensorflow

最新发布

03-26

<think>嗯，用户想在树莓派上安装和配置TensorFlow环境。我需要根据提供的引用资料来整理步骤。首先，用户可能使用的是不同型号的树莓派，比如3B或4B，所以需要确认系统架构。引用3提到通过uname -a查看是否为armv7架构，这可能影响安装方法。然后，用户可能已经安装了Raspbian系统，但需要先更新系统，像引用2提到的先运行sudo apt update和upgrade。接下来，安装依赖项，比如Python3和pip，这部分引用2和3都有涉及。需要注意的是，树莓派可能默认使用Python3，所以需要确认版本。安装TensorFlow的方法有多种。引用2提到了直接使用pip安装tensorflow-1.14.0，而引用3尝试了多种方法，最后成功的是安装官方提供的wheel包。可能用户需要根据TensorFlow的版本选择不同的安装源，比如tensorflow-cpu或者特定版本的whl文件。例如，安装1.14.0可能需要指定URL，如引用2中的链接。另外，用户可能会遇到问题，比如安装失败或兼容性问题。这时候需要建议他们检查Python版本、系统架构，或者尝试虚拟环境。引用3提到使用virtualenv创建隔离环境，这可能有助于解决依赖冲突。测试安装是否成功的部分，需要指导用户运行简单的导入TensorFlow的Python脚本，并处理可能出现的警告信息。引用3和4都提到了验证步骤，应该包含这些内容。如果用户需要使用较新的TensorFlow 2.x版本，可能需要通过其他方式，比如从特定源安装，或者使用社区维护的版本，如引用3中的tensorflow-2.4.0。但需要注意兼容性和性能问题，因为树莓派的资源有限。最后，用户可能需要优化运行效率，比如关闭图形界面或者使用轻量级库，如引用4提到的。另外，引用5提到的运行脚本的方法可能对用户有帮助，但需要具体文件内容，这里可能需要进一步询问或提供示例。总结步骤应该是：系统准备、安装依赖、选择安装方法、验证安装、处理常见问题。需要分步骤详细说明，并给出不同情况下的解决方案，比如不同树莓派型号或TensorFlow版本。</think>### 在树莓派上搭建和运行 TensorFlow 环境的步骤 #### 1. **系统准备与更新** - **确认系统架构**：输入 `uname -a` 查看是否为 `armv7` 架构（适用于树莓派3B/4B）[^3]。 - **更新系统**： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` - **安装依赖库**： ```bash sudo apt install python3-dev python3-pip libatlas-base-dev ``` #### 2. **Python 环境配置** - 树莓派默认支持 Python3，建议使用虚拟环境隔离依赖： ```bash sudo pip3 install virtualenv virtualenv tf_env source tf_env/bin/activate ``` #### 3. **TensorFlow 安装方法** **方法一：直接安装官方预编译包（推荐）** - **TensorFlow 1.x 版本**（兼容性较好）： ```bash pip3 install tensorflow-1.14.0-cp37-none-linux_armv7l.whl --user ``` 或通过指定源安装： ```bash pip3 install --extra-index-url https://google-coral.github.io/py-repo/ tensorflow ``` - **TensorFlow 2.x 版本**（需确认兼容性）： ```bash pip3 install tensorflow-cpu==2.4.0 ``` **方法二：使用社区提供的 Wheel 文件** - 下载适用于 `armv7` 的 Wheel 文件（如 `tensorflow-2.4.0-cp37-none-linux_armv7l.whl`），然后安装： ```bash pip3 install tensorflow-2.4.0-cp37-none-linux_armv7l.whl ``` #### 4. **验证安装** - 运行 Python 测试脚本： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 若输出版本号（如 `1.14.0` 或 `2.4.0`）则表示成功，可能伴随警告（如 `SSE4.1` 指令缺失），可忽略[^3]。 #### 5. **常见问题解决** - **安装失败**：检查 Python 版本（需 3.5-3.7）和系统架构是否匹配。 - **内存不足**：添加交换空间： ```bash sudo dphys-swapfile swapoff sudo nano /etc/dphys-swapfile # 修改 CONF_SWAPSIZE=2048 sudo dphys-swapfile setup && sudo dphys-swapfile swapon ``` - **性能优化**：关闭图形界面（`sudo raspi-config` → `Boot Options` → `Console`）[^4]。 #### 6. **运行示例模型** - 参考引用[^5]，创建脚本 `run_tensorflow_server.sh`： ```bash #!/bin/bash python3 your_tf_model.py ``` 赋予执行权限后运行： ```bash chmod +x run_tensorflow_server.sh ./run_tensorflow_server.sh ``` --- ###