树莓派zero w （raspberrypi 0 w）tensorflow库的艰难安装

最最最想说的 写在前面

你好！ 本文作者@python_withot_c ，大连理工大学在读本科生。在疫情又一次爆发的7月底，不能返校的我打算入手一块树莓派。处于性价比和初学的原因，我选择了raspberrypi zero w，但是在这块板子上安装库的精力让我十分难忘。由于这个板子的小众，并且是老版本的armv6构架，使得很多库在国内的源没有对应安装包，python版本也没有达到其他armv7构架的3.7+版本，默认的源下载库时候不仅慢而且出现了一下not found 和其他各种各样的报错，令使用者十分难受，尤其是这个莫名的bug，离线安装包莫名的失效，如图安装包为cp6-none-linux——armv6l 在wheel的support元组里，但是安装会报错。pip 更新到最新版（20.0）后可以采用 pip debug --verbose 命令查看支持的whl文件格式。如何解决这个问题，我会在下面说明。

最后：对于这两天查阅资料各类资料来安装tensorflow和各种费时尝试后，我由衷的想对没有入手raspberrypi zero 的同僚们说一句：
直接入手3B+或者4B吧，zero太不友好。

raspberrypi官方系统的安装

关于raspberrypi官方系统（Raspberry Pi OS）
的安装这里就不多赘述了，更详细的文章可以参考这篇文章关于树莓派zero的系统安装配置部署（版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。）
对于树莓派zero 建议安装lite版系统，我尝试安装了桌面版系统，对于512M的内存来说，运行还是有明显卡顿的。

安装tensorflow库的流程

（我这里不推荐使用线上安装的方式，我用了断断续续用了1天的时间使用线上安装的方法来安装tensorflow库，先是多个国内源无法找到合适的版本，在是用1个多小时用外网下载70M的库，最后还是报错）

1. 下载离线tensorflow库

   • 对于主流的树莓派2、3、4应该下载对应的 **linux_armv7.whl版本
   • 而树莓派1和0应该下载对应的 **linux_armv6.whl版本
     

   官方的下载地址：piwheels下载地址（比较全，但速度有些慢，大部分安装包还是比较小的，还算能接受）
   如果想下载其他包，把网址https://www.piwheels.org/simple/tensorflow/
   改成https://www.piwheels.org/simple/ + 想要找的包 即可。

2. 通过VNC软件把下载好的whl文件传到树莓派上（当然，也可以通过其他你熟练的方式）
   附上连接：VNC远程连接树莓派（版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声。）

3. 更新你的pip：利用命令

   $ python -m pip install --upgrade pip
   

   对于树莓派zero来安装whl文件，我个人的多次尝试 ：
   py3-none-any.whl
   abi3-linux_armv6l.whl
   两类文件可以顺利pip安装
   其他的类似*none-linux_armv6l.whl文件会出现报错，虽然pip显示这类文件是supported的。
   所以：
   找到你刚刚下载的tensorflow安装包（例如tensorflow-1.9.0-cp35-none-linux_armv6l.whl）
   把他改名为：tensorflow-1.9.0-cp35-abi3-linux_armv6l.whl
   这个是我自己研究的方法，我也搜索了有关abi3的相关资料，网上都没有太多的说明（苦笑）。

4. 接下来就安装tensorflow库吧：
   例如tensorflow-1.9.0-cp35-none-linux_armv6l.whl，使用cd命令进入对应的文件夹，再利用命令

   $ pip3 install tensorflow-1.9.0-cp35-abi3-linux_armv6l.whl 
   

5. 接下来根据命令行提示，手动安装各种需要的库，这些大部分可以采用线上安装的方式，个别大些的库，tar.gz文件大于5M的时候建议采用离线安装的方式安装（附上官方的下载地址：[piwheels下载地址]，https://www.piwheels.org/simple/ + 想要找的包），同样的利用安装pip3 install whl文件的方法安装即可。
   这里推荐这个博主的文章：树莓派搭建tensorflow环境（版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。）
   tips：（由于直接利用pip3 install *.whl 命令会消耗很多的build wheel for pkg 的时间，在安装大安装包时耗时过长可能会使树莓派zero卡死，所有才采用上述的方法。）

6. 所有前提库都安装完成后 使用命令

      $ pip3 install tensorflow-1.9.0-cp35-abi3-linux_armv6l.whl 
   

   正式安装tensorflow，你会发现安装的非常快。

赶紧测试一下tensorflow

建立个简单的CNN网络模型.

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.layers import Dense,MaxPooling2D,Flatten,Conv2D,Dropout
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
if 1：model = Sequential()model.add(Conv2D(10,(5,5),activation ="relu" ,input_shape = (256,256,1)))model.add(MaxPooling2D(2,2))model.add(Conv2D(10,(5,5),activation = "relu"))model.add(MaxPooling2D(2,2))model.add(Dropout(0.25))model.add(Flatten())model.add(Dense(256,activation ="relu" ))model.add(Dense(3,activation ="softmax" ))

这是我安装tensorflow过程中遇到的奇葩报错

这个是我利用默认官方网址 直接pip install 的报错。明明系统python只有3.6 他非默认要下3.7版本的tensorflow（苦笑）。

接上图。。。最后提示Memory Error

这个开篇就提到了，奇葩的bug。


这个是好像由于没有按照对于版本下载tensorboard安装包引起的import错误。重新安装后可以用了。

armv6l.whl文件资源甚少，对于一个性能低下，年代久远的树莓派来说，入手后安装各类软件的确艰难，希望大家能在价格、性能、可操作性上综合考虑入手哪种树莓派。