TensorFlow 是一个开源软件库，用于完成各种感知和语言理解任务的机器学习。

TensorFlow 支持 TensorFlow Mobile （更好地支持全张量流） 和 TensorFlow Lite（针对移动设备进行优化，但有限地支持张量流） 两个平台。


有以下几个特性：

  • 是一个灵活的神经网络计算平台。

  • 采用“图计算模型”。

  • 支持High-level 的API，支持Python、C++、Go、Java。


在移动设备上进行机器学习的难点如下：

  • 移动设备“CPU功率”有限。

  • 移动设备“电池电量”有限。


解决方案：

  • 边缘计算是一个新技术。谷歌在2016年发布TPU（张量处理单元），并在其数据中心大量使用TPU。谷歌将TPU在数据中心的使用范围扩展到不同的域，将来我们或许可以运行完全支持AI的移动设备。

  • TPU是一个专门为机器学习和TensorFlow定制的ASIC。

  • TPU是一个可编程的AI加速器，提供高吞吐量的低精度计算（如8位）

  • TPU用于使用或运行模型，而不是训练模型。

  • 第二代TPU提供最高 180 teraflops 的性能。

  • 第二代TPU在组装成64个TPU的集群时，提供最高 11.5 petaflops 的性能。

机器学习框架：

  • CAFFE， 用C++编写，支持Python接口

  • Android NNAPI， 旨在训练更高级的机器学习框架提供一个基础的功能层

  • CoreML，详情见苹果的开发者页面


操作步骤
检查环境
如果没有安装，就需要安装（安装过程可能需要挂外网）

根据提示pip貌似需要升级一下。

sudo pip install --upgrade pip

然后安装TensorFlow

sudo pip install tensorflow

但是报错了。

—— 树莓派安装 tensorflow时出现“connt uninstall ‘wrapt’”

再试试 ——

sudo pip install tensorflow --ignore-installed wrapt

又报错——

using venv: https://pip.pypa.io/warnings/venv



原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44214671/article/details/115190379

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运行结果
运行结果

在 github 上根据自身的系统环境下载对应的 tensorflow 安装包：
https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases

如图所示下载。
点击这个图标，直接把下载好的文件上传到树莓派的目录上。
上传成功后，打开 VNC Viewer，可以看到在桌面上成功显示刚刚上传的文件，
复制文件所在路径。
打开命令行，输入命令：

根据网友经验，安装特别慢。但我安装特别快。
输入 
执行 Python 解释器。

执行如下命令：
输入 
退出 Python 解释器环境

安装结果如上

安装 keras
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。
Keras 的开发重点是支持快速的实验。
能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。
如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras：
  • 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。
  • 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。
  • 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。
查看文档，请访问 Keras.io。
Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6。
详见：
主页 - Keras 中文文档
最后展示下安装成功后的虚拟环境所有包的信息
哈哈哈哈~~我也成功了。