树莓派:pycharm远程控制

### 使用 PyCharm 远程连接树莓派并在其上安装 TensorFlow #### 准备工作 为了确保顺利操作,在开始之前确认已经完成以下准备工作: - 确认树莓派已成功安装操作系统,并能够正常联网。 - 已经获取SSH访问权限,以便可以从远程计算机安全登录到树莓派。 #### 配置 SSH 访问 如果尚未设置,则需先启用SSH服务。可以通过命令`sudo raspi-config`进入配置界面开启SSH功能[^1]。 #### 设置 PyCharm 的 SSH 解释器 在 PyCharm 中创建新项目或打开现有项目之后,按照如下路径进行设置: - 打开 `File -> Settings (Ctrl+Alt+S)` 对话框; - 寻找并选择左侧菜单中的 `Project: <your_project_name> | Python Interpreter`; - 点击右侧齿轮图标旁边的下拉箭头,选取 `Add...`; 此时会弹出一个新的窗口用于添加解释器,执行下列步骤: - 选择 `SSH Interpreter` 选项卡; - 输入目标设备 IP 地址以及用户名密码等必要认证信息; 一旦连接建立完毕,PyCharm 就会在远端机器上自动检测可用的Python版本列表供用户挑选作为项目的默认解析器[^2]. #### 安装 TensorFlow 库 当选择了合适的Python版本后,下一步就是安装所需的库文件了。对于树莓派而言,推荐使用轻量级版TensorFlow以节省资源消耗: ```bash pip3 install --upgrade tensorflow==1.15.0 # 或者其他适合ARM架构的具体版本号 ``` 注意:考虑到性能因素及兼容性问题,建议选用特定于Raspberry Pi优化过的二进制包或者较旧但是稳定支持ARM平台发布的版本[^3]. #### 测试安装成果 最后一步是在本地IDE内编写简单的测试程序验证是否能正常使用刚刚部署好的环境。比如尝试运行下面这段代码片段来加载MNIST数据集并打印前几个样本标签值: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (_, _) = mnist.load_data() print(y_train[:5]) ``` 如果一切正常的话,应该可以看到预期的结果输出而不会报错.
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