树莓派上的 TensorFlow

现已正式支持！

自 TensorFlow 1.9 版本起，TensorFlow 的 Python wheel 文件已获得官方支持。因此，不再推荐使用本仓库来满足您在树莓派上运行 TensorFlow 的需求；请改用官方源！

使用 pip 安装

假设您正在使用 Raspbian 9 系统，可以通过以下命令安装官方提供的 wheel 包：

sudo apt install libatlas-base-dev
pip3 install tensorflow

更多相关信息，请参阅 TensorFlow 官方网站。

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这段旅程非常有趣！既然树莓派支持已成为官方功能，我将不再更新此仓库。很抱歉未能按照我的预期持续维护该仓库，但看到社区不断蓬勃发展，仍然令人倍感欣慰。

—— Sam

TensorFlow on Raspberry Pi 快速上手指南

重要提示：自 TensorFlow 1.9 版本起，树莓派已获得官方支持。本仓库不再维护，强烈建议直接使用官方提供的 Python wheel 包进行安装。

环境准备

• 操作系统：Raspbian 9 (Stretch) 或更高版本
• 硬件：Raspberry Pi (推荐 Pi 3 B+ 或 Pi 4)
• Python 版本：Python 3.x
• 前置依赖：需安装线性代数库以优化性能

安装步骤

请确保系统软件源已更新，然后执行以下命令安装必要依赖和 TensorFlow：

sudo apt update
sudo apt install libatlas-base-dev
pip3 install tensorflow

国内加速建议：如果下载速度较慢，建议使用国内镜像源（如清华源或阿里源）安装：

pip3 install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

基本使用

安装完成后，即可在 Python 中导入并使用 TensorFlow。以下是一个最简单的验证示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的常量操作
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow on Raspberry Pi!')

# 启动会话并运行（适用于 TF 1.x）
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(hello))

注：如果您使用的是 TensorFlow 2.x 版本，代码将更加简洁，默认采用即时执行模式（Eager Execution），无需显式创建 Session。