【新手向】TensorFlow 安裝教程：RK3399上運行谷歌人工智能
從AlphaGo大勝柯潔後，谷歌的人工智能備受關註。人工智能好像離我們好遠，深度學習算法貌似非常復雜。但其實看看你的手機上的語音助手，相機上的人臉識別，今日頭條上幫你自動篩選出來的新聞，還有各大音樂軟件的歌曲“每日推薦”……形形色色的AI早已進入我們生活的方方面面。深刻的影響了著我們，可以說，這是一個AI的時代。
其實早在去年年底，谷歌就開源了其用來制作AlphaGo的深度學習系統TensorFlow，相信有不少同學曾經對著這款強大的機器學習系統蠢蠢欲動，官方的Tensorflow的教程其實不少，但苦於門檻較高，還需要FQ。安裝TensorFlow變得麻煩起來。
本教程引用了牛頭大神的帖子，在Firefly-RK3399上裝上的TensorFlow。並將過程做了一個新手向的教程，想動手玩玩人工智能的朋友不妨試試。
1，安裝Ubuntu系統
燒錄Ubunu系統鏡像到Firefly-RK3399，我升級的是ubuntu單系統：Firefly-RK3399_xubuntu1604_201707041527.img，可到官網下載此固件：
http://www.t-firefly.com/zh/firenow/Firefly-rk3399/download/
註意：如果你的Firefly-RK3399是默認的雙系統固件，可以直接切換到Ubuntu系統，跳過此步驟：
切換教程：http://wiki.t-firefly.com/index.php/Firefly-RK3399/Starter_guide
升級成功：
2，安裝pip3
進入系統後使用ALT+CTRL+T調出終端，輸入
sudo apt install python3-pip
3，使用git下載tensorflow-1.1.0rc1-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl
安裝git
sudo apt-get install git-core
下載tensorflow-1.1.0rc1-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl
git clone https://github.com/JohnnyChan8/TensorFlow4FireflyRK3399.git
4，使用pip3安裝TensorFlow
cd TensorFlow4FireflyRK3399
pip3 install tensorflow-1.1.0rc1-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl
安裝完成！
5，測試TensorFlow
完成上面的步驟後，TensorFlow已經安裝到Firefly-RK3399了，這個時通過簡單的例程來測試程序輸入
python3
- import tensorflow as tf
- hello = tf.constant(‘Hello world!‘)
- sess = tf.Session()
- print(sess.run(hello))
此時會打印
b‘Hello world!‘
總結：
TensorFlow作為機器學習工具已經開源了一年，借助Google的影響力TensorFlow成為了熱門的開源機器學習，在短短的一年多的時間，在GitHub上已經產生了眾多的基於TensorFlow的案例，如圖像識別，自然語言處理，小型AlphaGo，機器編寫音樂等等有趣的項目。
人工智能真得離我們不遠，TensorFlow的開源讓我們有創造屬於自己的人工智能的機會。
【新手向】TensorFlow 安裝教程：RK3399上運行谷歌人工智能