一、硬件條件

Firefly AIO-3399ProC + Ubuntu18.04官方固件（5.11號）

二、修改python版本（選做）

講一下我需要修改Python版本的原因，如果讀者不需要的話，沒有必要修改。筆者板子中默認配置了Python-2.7.17和Python-3.6.9

首先，我需要安裝tensorflow，由于和numpy版本兼容關系比較受限，并且在原來的程序中用了tensorflow.contrib組件，所以必須是是tensorflow1.x版本。
根據參考文章1選擇了tensorflow1.14版本，并且根據參考文章2找到了兼容的numpy版本為1.16.0。

參考No module named ‘tensorflow.contrib’
參考tensorflow和numpy對應的版本

筆者是最后的最后才裝的tensorflow，用pip3裝的時候不論官方源還是國內源都一直提醒我沒有匹配版本，然后才明白tensorflow對ARM的支持捉襟見肘。

隨后筆者找了一堆資料才找到了參考文章3和4，弄明白了一些包在后綴名中的支持都是什么意思，并且知道了要下載特殊的ARM版本。
在此感謝github上的大佬給出的多個版本的tensorflow-on-arm。

參考如何查看pip支持的文件名和版本
參考aarch64架構下安裝tensorflow詳細過程
參考tensorflow-on-arm的github地址

此時我發現，在github里的tensorflow-1.14.0（忽略另一個帶Buster的1.14.0版本，因為筆者不太懂）只支持Python-3.5和2.7因此筆者無奈選擇了自己裝Python-3.5.9。

筆者提醒：該過程是要求已經安裝過pip的，筆者第一次先裝了Python3.5.9，然后最后一步pip3改不了指向了，因為沒有形成某些新的pip3文件。如果讀者裝的是pip，后邊給出個人建議（但是不保證能成功）

以下過程
參考ubuntu安裝python3.7，并更新python默認指向為python3.7
參考更改Ubuntu默認python版本的兩種方法

0.安裝pip3

sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install python3-pip

此時pip3會被安裝在默認python3下

可能出現的錯誤：pip required SSL/TSL，解決方法：

sudo apt install libssl-dev

參考：安裝python時出現Ignoring ensurepip failure:pip required SSL/TLS

1.下載官方源碼包

wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.9/Python-3.5.9.tgz

如果下載慢，建議科學上網。
筆者是Windows下科學下載，然后拷貝到ARM開發板上的主目錄下。

2.解壓并進入

tar -zxvf Python-3.5.9.tgz cd Python-3.5.9

3.配置并編譯安裝

./configure make sudo make install

此時，Python-3.5.9已經安裝完成，但是需要額外的指向修改

4.修改指向

sudo mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak sudo ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python sudo mv /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip.bak sudo ln -s /usr/local/bin/pip3 /usr/bin/pip3

（如果讀者裝的是pip，建議把后兩句的/usr/bin/pip3改為/usr/bin/pip，即參考文章中的原語句。筆者不保證可以成功）

5.修改Python優先級

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 2 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.5 3

6.完成

輸入python指令默認指向Python-3.5.9，并且會顯示安裝新Python的今天的日期。輸入pip3 -V指令可以看到pip的版本和所屬Python環境（python 3.5）。此時即為成功。此時推薦升級pip3：

sudo pip3 install –upgrade pip

把pip3包從9版本升級至最新20版本。

三、基本包安裝和升級

1. 配置GCC

sudo apt install build-essential

2. 安裝最基本的軟件

sudo apt install cmake gedit git

分別為編譯包、文件管理包（root修改文件）、和程序下載包

3.其他基本依賴包

sudo apt install python3-dev libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev sudo apt install libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

4.升級pip3包和setuptools包（僅建議升級，為后續工作更新工具）

sudo pip3 install --upgrade pip sudo pip3 install --upgrade setuptools

如果沒有setuptools就

sudo apt install setuptools

5.安裝wheel包（僅建議安裝，為后續工作準備工具）

pip3 install wheel

四、安裝numpy和tensorflow

1.安裝numpy-1.16.0

pip3 install numpy==1.16.0

如果網絡連接錯誤或下載慢就指定源：

pip3 install numpy==1.16.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

如果沒裝wheel的話，其中有一步Running setup.py install for numpy會很慢甚至報錯，如果安裝了wheel的話，這一步同樣慢，但是不會出錯。

2.安裝tensorflow-1.14.0

參考aarch64架構下安裝tensorflow詳細過程
筆者是在Windows下科學下載https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/download/v1.14.0/tensorflow-1.14.0-cp35-none-linux_aarch64.whl并拷貝到ARM板主目錄下

有懂哥的話自行用git指令或者wget指令下載。

pip3 install tensorflow-1.14.0-cp35-none-linux_aarch64.whl

但是這個過程會需要下載很多的依賴包，如果網不行或者是用網高峰期，建議

pip3 install tensorflow-1.14.0-cp35-none-linux_aarch64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

如果出錯了，大概率是網的問題，再運行幾次多半就好了。

這其中有一個h5py的包，在筆者安裝的過程中出錯了。

sudo apt install libhdf5-dev sudo pip3 install h5py

可以解決，同樣，如果pip3安裝網速慢，繼續指定用清華的源

sudo pip3 install h5py -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

參考Ubuntu中安裝Python h5py

五、安裝opencv和dlib

1.安裝opencv（因為某些原因，筆者需要自行編譯opencv）

參考Firefly-RK3399安裝opencv3
參考OpenCV-Ubuntu 16.04中安裝OpenCV+OpenCV_Contrib

（1）下載opencv

git clone https://github.com/opencv/opencv.git

這一步筆者是在Windows上opencv官網下載的opencv-3.4.10和opencv-contrib3.4.10并解壓，把后者放入了opencv的根目錄（兩個文件夾名字都去掉-3.4.10）做成的文件包，放到ARM板根目錄下

（2）進入opencv并建立release文件夾

cd opencv mkdir release cd release

（3）cmake編譯

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules ..

（4）build

比較慢，按照ARM的算力可能有一兩個小時，注意板子的散熱

sudo make -j4

（5）安裝

sudo make install

（6）環境配置

sudo gedit /etc/ld.so.conf

在后邊另起一行加上/usr/local/lib
保存關閉

然后更新環境配置

sudo /sbin/ldconfig

2.安裝dlib

參考Ubuntu下dlib庫編譯安裝

（1）安裝boost庫

sudo apt-get install libboost-all-dev

（2）從github克隆庫

git clone https://github.com/davisking/dlib.git

（3）編譯

cd dlib mkdir build cd build sudo cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 cmake --build .

（4）安裝

cd .. sudo python setup.py install --no DLIB_USE_CUDA

3.完成

完成后建議在python中import一下，以測試是否安裝成功。

opencv版本號查看：

python import cv2 cv2.__version__

dlib版本號查看：

pip3 list

五、注意事項

1.本文實際是記錄筆者為了畢設進行環境配置的過程，在此期間（算上另一篇博客）一共花了近兩周的時間，實在是想原地去世

2.可能過程中出的一些其他的錯誤沒有隨時記錄下來，出了的話請自行查詢。我遇到的比較突出的錯誤所看的文章大多都已經放在文章里了，讀者可以取參考一下他們的方法。

3.中間pip3 install指令前邊加不加sudo感覺都差不多吧。如果不加sudo出錯了，那就加上試試。

六、參考文章

https://www.cnblogs.com/whenyd/p/7721989.html
https://www.cnblogs.com/nlpwangdong/p/12525178.html
https://blog.csdn.net/xinjieyuan/article/details/103738396
https://bbs.csdn.net/topics/392479170
https://www.cnblogs.com/ming-4/p/11684474.html
https://blog.csdn.net/u014775723/article/details/85213793
https://blog.csdn.net/djs123djs/article/details/83858088
https://blog.csdn.net/yanhuatangtang/article/details/54615068
https://www.cnblogs.com/ming-4/p/11684474.html
https://blog.csdn.net/linmingan/article/details/50736300
https://blog.csdn.net/qq_25680531/article/details/80854344
https://www.cnblogs.com/fx-blog/p/8213704.html
https://www.cnblogs.com/whenyd/p/7721989.html

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本人新手，在校學生，剛接觸ubuntu和python
非常感謝CSDN上各路大佬的帖子，感覺要回饋社區，所以開始寫CSDN博客
歡迎咨詢

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Firefly AIO-3399ProC ARM开发板环境配置过程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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