TensorFlow2.4 开发 安装篇② 安装必备的开发环境（Raspbian）
TensorFlow2.4 开发 安装篇② 安装必备的开发环境（Raspbian）
文章目录
- 前言
- 1. 树莓派系统
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- 1.1 树莓派系统烧录
- 1.2 树莓派系统配置
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- 1.2.1 配置ssh远程登录服务
- 1.2.2 配置静态ip地址
- 2. TensorFlow2.4安装
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- 2.1 安装说明
- 2.2 Python3.7虚拟环境
- 2.3 安装 TensorFlow 2.4 库
- 2.4 第二种安装方式
- 2.5 安装完的效果
- 总结
前言
因为本人还是比较喜欢在一些小计算机上跑程序，这样不会影响到我主机的性能使用，所以在这里我介绍下如何在树莓派上安装TensorFlow2.4（学生党还没有那么多电脑可以使用，树莓派性价比算是很高了，jetson也可以的或者大佬们也可以像稚晖君那样做个自己的小电脑）
树莓派的安装也是蛮凹人的，毕竟拿树莓派跑这玩意儿也是小众行为（学生党太难了），我也是尝试了好几天才装上的，废话不说上教程。
1. 树莓派系统
1.1 树莓派系统烧录
对于树莓派而言我们自然需要一个SD卡并且烧录系统（在安装途中我试验了Ubuntu和Raspbian，发现还是Raspbian好安装一些），SD卡我是推荐32G或者64G的其实就够了，也可以搞更大的，而系统的话我们到官网上去看一下，我们这里用的是Lite的系统（毕竟树莓派内存就那么小，带UI界面的系统会卡成PPT）
因为我是挂了梯子出去下比较快，我下面给大家放个百度云地址（提取码：8888），大家从里面下载也行（要下的话就全下了吧
(～o￣3￣)～ ，后面还要用）。
我的烧录软件是BalenaEtcher
系统烧写进去后，插入树莓派，启动，等待一会儿后登录（默认用户名为 pi，密码 raspberry）（Ubuntu LTS默认用户名为 ubuntu，密码 ubuntu）
1.2 树莓派系统配置
1.2.1 配置ssh远程登录服务
登陆进去后，使用
sudo passwd root
开启root权限
su root
登入root，我们先连接一下无线网，修改下面的文件
ifconfig看一下无线网卡有没有开启，没有开启输入ifconifg wlan0 up开启无线网卡（wlan0换成自己的无线网卡名称），如果能够看到无线网卡说明已经开启，直接下一步。
nano /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf
填入一下内容
ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev
update_config=1
country=CN
network={
ssid="Your_SSID" # 你的无线网名称
psk="Your_PassWord" # 你的无线网密码
priority=2 # 网络登入优先级，有多个网络的时候优先连接数字大的
}
# 第二个可以不写
network={
ssid="Your_SSID2"
psk="Your_PassWord2"
priority=1
}
reboot，之后我们安装一下vim编辑器（习惯别的编辑器的可以安装别的）
apt install vim
等待一会儿就可以了（下载速度超慢或者干脆TimeOut的可以先换一下源，换源教程大家可以网上查，有很多，以后我也会写一篇）
接着我们编辑一下ssh的配置文件方便我们远程登录，就不用额外屏幕了。
vim /etc/ssh/sshd_config
将第32行注释取消并改成
PermitRootLogin yes
保存退出vim编辑器输入
service ssh start
开启ssh远程登录服务
systemctl enable ssh
开机自启动ssh服务
1.2.2 配置静态ip地址
这里的 ip 地址，大家最好先登入自己家里网络的管理界面看一下自动分配 ip 地址是哪个区间，我们手动分配静态 ip 地址最好分配这个区间之外的地址，防止树莓派在关机等状态下 ip 被自动分配了，就会冲突！
vim /etc/dhcpcd.conf
修改这个文件，在最后面加上
#以太网有线配置
interface eth0
static ip_address=192.168.x.x/24
static routers=192.168.x.1
static domain_name_servers=114.114.114.114
#无线接口配置
interface wlan0
static ip_address=192.168.x.x/24
static routers=192.168.x.1
static domain_name_servers=114.114.114.114
保存退出然后重启树莓派，基本的系统配置基本就完成了。
Tips:注：另外，配置问题如果出现Wi-FI is currently blocked by rkfill，则可以通过sudo rfkill unblock all解锁
2. TensorFlow2.4安装
2.1 安装说明
这里的话有两种安装方式，我先介绍第一种，第一种会比较麻烦，但是是我一点点配起来的过程，大家可以参考，第二种 ( 文章 2.4 )是直接将我封装好的虚拟环境下载下来然后丢进您的树莓派中即可直接使用
2.2 Python3.7虚拟环境
必须使用root用户权限进入虚拟环境，要不会出现各种各样的问题，会非常麻烦！！！
先输入指令
apt install python3-venv
安装Python3.7的虚拟环镜指令
mkdir /Tensor # 创建一个项目文件夹
cd /Tensor # 进入项目文件夹
python3 -m venv venv # 在本目录创建一个叫venv的虚拟环境
source ./venv/bin/activate # 进入虚拟环境
# deactivate # 退出虚拟环境
进入虚拟环境后指令界面前面会显示你刚才设置的虚拟环境名字(venv)
进入后我们先更新 pip（pip版本低可能装不上）
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # pip换源
pip install --upgrade pip # 更新pip
然后就是安装TensorFlow了（不是直接 pip install TensorFlow ヽ(°▽、°)ﾉ 头铁的童鞋可以试一下…）
2.3 安装 TensorFlow 2.4 库
从我上面给大家的百度云地址中下载 树莓派安装TensorFlow2.4安装轮子 ，里面包含了基本上安装 TensorFlow2.4 需要的所有 wheel 文件，网速慢的童鞋可以将里面所有的 wheel 文件（包括了所有依赖库）安装。
将文件夹拷贝至树莓派上
pip install h5py-2.10.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl # h5py库（TF支持库）
pip install tensorflow-2.4.0-cp37-none-linux_armv7l.whl # TensorFlow
apt install libf77blas # Numpy运行环境，没有会报错
先安装 h5py 然后再安装 TensorFlow 2.4 就可以安装好了
安装失败或者下载速度极慢的可以 Ctrl + C 取消指令，手动 pip install 所需要的库就可以了
2.4 第二种安装方式
大家在我的百度网盘当中应该也是看到了有个叫 venv 的压缩包，将压缩包解压到 /Tensor 目录下，然后
apt install python-venv # python虚拟环境
apt install libf77blas # Numpy运行环境
source /Tensor/venv/bin/activate # 进入虚拟环境
# deactivate # 退出虚拟环境
就可以进入我已经安装好的虚拟环境了，无需上面复杂的过程。（使用apt安装的环境还必须得安装！！！）
2.5 安装完的效果
总结
还是建议大家能用别的性能好的电脑，或者说是工作站来运行TensorFlow，树莓派只是我这种苦逼学生党，没有钱去搞的，来使用，最推荐的是工作站（或者说是小型服务器）来运行，GPU和TPU的计算速度比CPU快了几个数量级，想省时间的可以不用树莓派或jetson这样的超小型计算机。