由于学校里的一个比赛需要搭建一个机器视觉的系统，我一时兴起，想着能不能用树莓派+深度学习(tensorflow框架)来实现一下。所以就买了一块树莓派的板子，做了一些尝试，终于能在树莓派上运行tensorflow了。所以和大家分享一下我的探索过程。
树莓派选择
由于我是学智能科学的，整体偏软件方向，所以我对硬件的知识仅停留在上过的单片机和嵌入式系统的层面，在选择时，肯定是考虑树莓派3代。3代相比2代而言，cpu的提升是很明显的，gpu也有小幅的升级，具体表现在：
- cpu从32位A7（BCM2836）升级到64位A53（BCM2837），主频从900MHz升级到1.2GHz
- GPU核心没变，主频从250MHz提升到400MHz
- 板卡背面增加了WiFi/BLE电路，方便对智能产品的开发
- 供电电路升级到2.5A@5V，增加了扩展更多模块的可能性
- 两颗指示灯也因天线的布局移到了电源一侧
所以我觉得在选购时买树莓派3是基本确定的，关键是配件的选择。对于我这种萌新而言，图方便和省事就在某宝上选了个套餐，免去对不熟悉的配件选择，也免去了等不同配件快递的烦恼。我所选购的配件有：
- 透明亚克力板盒
- 带开关的电源线和插头
- 散热片三块(CPU,GPU,背部内存)
- 风扇
- 网线
- 16GB micro SD卡
- HDMI线
组装完成后就是这个样子的：
这里需要说明一下 散热片最好还是要买的，风扇不一定，需要根据你的计算量决定。由于我没有购买显示屏，所以HDMI线是无用的。
树莓派系统的安装
当你买来的树莓派是全新的时候，板子上是没有系统的需要自行安装，已经安装了的朋友可以跳过这一步骤。 可以在你的板子通电的情况下看，如果只有红灯亮着，绿灯从未亮过，则为没有系统状态。
工具准备
要给树莓派安装系统需要准备的东西如下：
- 4GB 以上容量的SD卡
- 树莓派的系统(可以是树莓派官方的，也可以是ubuntu，win10 Iot等)
- 软件 SDformatter SD卡的格式化工具
- 软件 Win32DiskImager 系统的烧录工具
具体步骤
- 格式化SD卡
- 下载树莓派系统
- 将系统写入SD卡
- SD卡插入树莓派板子中，启动电源
树莓派会自己安装系统，安装过程很快，大概10分钟左右。
格式化SD卡过程
下载SD卡格式化工具（https://www.sdcard.org/downloads/formatter_4/eula_windows/）
安装SD卡格式工具
在选项Option里面设置“FORMAT SIZE ADJUSTMENT”为开启ON状态
检查SD卡是否插入电脑
点击格式化工具的【格式化(Format)】按钮格式化SD卡
下载树莓派系统
地址 https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/ 点进去会有2个版本，推荐安装with pixel的完整版
系统写入SD卡
将你下载的系统解压 启动win32DiskImager
点击write 就开始烧录了，完成后把SD卡插入树莓派板子中，启动电源，就开始自动安装系统。
如果你没有买屏幕，那么你在烧录完成后，不要立刻安装，而是进入SD的位置，添加一个ssh.config文件(不用填任何内容)，最新的系统是支持ssh连接的，但是默认关闭，这一点不太方便。然后再安装系统。好让笔记本远程连接。
树莓派系统的设置
这一步是为后面安装tensorflow做准备，主要是电脑远程连接树莓派，这样就不用买屏幕，然后是一些系统的设置。
远程连接树莓派
查找树莓派IP
在无线路由的环境之下，给树莓派连接网线(路由器端连LAN口)，电脑连接该wifi，实用软件anvanced_ip_scanner查找树莓派的地址，该软件比cmd命令行强在它会识别出树莓派，而不用自己推断。
方式1 PUTTY连接
使用putty连接，界面是命令行的形式，连接方法如下：
点击open会要求输入账户名和密码：
账户名 pi
密码 raspberry
方式2 windows自带的远程桌面连接
需要先通过putty连接上树莓派 然后执行命令(感谢下方评论的提醒)
sudo apt-get install xrdp
然后退出putty,打开远程桌面，输入刚才的IP，输入账户名和密码
账户名 pi
密码 raspberry
就能看到各位安装的系统了。 第一次运行进入时建议执行 sudo raspi-config命令，选择第一项，Expand Filesystem 扩展 SD 卡上可用的空间，不然以后会有很多大软件，不能安装（提示空间不足，例如 mysql）。 扩展之后可以通过 df -h 命令看到效果~
由于不同的人使用的习惯不同，所以个性化的设置方法需要大家自己去探索。
Tensorflow安装
树莓派官方系统自带了python2.7 和python 3.4版本，想要安装哪个版本的tensorflow可以自行决定。
连接地址 https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi
这是国外大神给出的安装方法，按照他的方法安装即可，我个人使用的是pip安装，十分方便。
Tensorflow树莓派上的性能测试
我安装的是python2.7版本的tensorflow，测试时使用的是我另一篇blog文章（kNN分类 tensorflow实现）里的代码，经过和我的电脑(i7 7代 8G 内存 cpu版本)测试得出结果
树莓派上运行时间 24.08秒
PC上运行时间 16.04秒
就这一点看来树莓派的性能还是可以的，至于能否搭建出高速的机器视觉系统，还需要进一步的实验
结语
以上就是我一晚上鼓捣树莓派的全过程，如果大家有任何疑问，欢迎留言。如果有哪些软件找不到，也可留言，我会在晚些时候把它放在百度云上共享。