在树莓派上安装Python TensorFlow [可以在树莓派上玩 TensorFlow 啦]
这个教程介绍如何在运行 Raspbian 的 Raspberry Pi 上安装 TensorFlow。 虽然这些说明也适用于其他 P i 变体，但我们仅在满足以下要求的机器上测试（并且我们仅支持）这些说明：
要求：Raspberry Pi devices running Raspbian 9.0 or higher
Atlas 是一个基于 numpy 的线性代数库，因此需要在 TensorFlow 之前安装。 要将其添加到系统，请运行以下命令：
前置依赖：sudo apt install libatlas-base-dev
安装 TensorFlow
pip3 install tensorflow # Python 3.n
pip install tensorflow # Python 2.7
验证安装，可以尝试运行一下 Python 代码。
Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘ Hello, TensorFlow!’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
正确的输出：
Hello, TensorFlow!
原文： https://www.tensorflow.org/install/install_raspbian
翻译： http://www.tf86.com/2018/08/06/install_raspbian/
在树莓派上安装Python TensorFlow [可以在树莓派上玩 TensorFlow 啦]
在树莓派上安装TensorFlow，最直接的方法是使用pip安装官方为ARM架构预编译的版本。以下是具体步骤：
1. 系统准备 确保你的树莓派系统（如Raspberry Pi OS）已更新：
sudo apt update
sudo apt upgrade
2. 安装依赖包 安装Python3和必要的开发库：
sudo apt install python3-dev python3-pip
3. 安装TensorFlow 对于Python 3.7及以上版本，直接使用pip安装官方TensorFlow Lite软件包（这是官方推荐用于树莓派等ARM设备的版本，提供了核心功能）：
pip3 install tensorflow
注意：从TensorFlow 2.4开始，官方提供了支持ARM64（如Pi 3/4 64位系统）的完整tensorflow包。对于32位系统或旧版本，你可能需要安装tensorflow-cpu或指定版本。
4. 验证安装
创建一个Python脚本（如test_tf.py）来测试：
import tensorflow as tf
print(f"TensorFlow版本: {tf.__version__}")
print(f"设备列表: {tf.config.list_physical_devices()}")
运行它：
python3 test_tf.py
如果输出显示版本号和CPU设备，说明安装成功。
一句话总结：用pip3 install tensorflow直接装，记得先更新系统。
