树莓派支持TensorFlow 1.9正式发布，官方安装教程

资源摘要信息:"树莓派上的TensorFlow：用于树莓派的TensorFlow" 知识点说明: 1. TensorFlow的官方支持：从TensorFlow 1.9版本开始，树莓派得到了TensorFlow官方的正式支持，开发者可以使用官方提供的轮子（wheel文件）进行安装，而不是使用非官方的TensorFlow库。 2. 安装流程：在Raspbian 9操作系统上安装TensorFlow的推荐方法是先通过系统包管理器安装开发包libatlas-base-dev，然后使用pip3命令安装TensorFlow。具体命令为"sudo apt install libatlas-base-dev"和"pip3 install tensorflow"。 3. 非官方支持的取消：随着官方TensorFlow对树莓派的支持，作者不再建议使用基于RPi需求的非官方TensorFlow库，并且将不再更新其提供的非官方库。作者对社区的积极贡献表示感谢，并期待社区能够继续繁荣发展。 4. 树莓派上的机器学习应用：树莓派作为一款小型计算机，通过TensorFlow的正式支持，可以用于执行各种机器学习算法和模型。这为树莓派在教育、原型开发和嵌入式项目中的应用提供了强大的支持。 5. Python语言的使用：TensorFlow的安装和使用与Python编程语言紧密相关。由于提到了pip3，我们可以推断出TensorFlow的Python版本为Python 3，这是目前Python版本的主流，也是最推荐使用的版本。 6. 标签解释：给出的标签包括"raspberry-pi"（树莓派）、"machine-learning"（机器学习）、"tensorflow"（TensorFlow）和"MachinelearningPython"（机器学习与Python），这些标签体现了该资源的主要内容和应用范围。 7. 压缩包子文件名称说明："tensorflow-on-raspberry-pi-master"文件名称可能代表了包含TensorFlow树莓派安装指南和示例的源代码仓库。"master"表明这是一个主分支或者主版本，意味着这个文件夹包含的是最新或主要的代码。 8. 机器学习与Python的关系：TensorFlow是一个用于机器学习的开源库，而Python是一种广泛用于机器学习的语言，具有大量与数据科学相关的库和框架。TensorFlow可以和Python配合，实现深度学习模型的构建和训练。 9. 树莓派的应用前景：随着TensorFlow的官方支持，树莓派在机器学习领域的应用将变得更加广泛和可行。它可以用在家庭自动化、教育、原型设计、小型机器人、物联网（IoT）项目等众多领域。 10. 社区支持的重要性：作者提到无法继续维持非官方库，这反映出机器学习社区中个人开发者面临的挑战，同时也强调了官方支持和社区合作的重要性。一个活跃的社区能够为开源项目提供更多的支持和贡献，促进技术的发展和应用。