https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/
tensorflow版本下载，下载后放在pi目录下，
此版本可用，选用其他版本需armv7l结尾。最好使用Python2.7, 3.5版本未创建成功。
安装tensorflow所需要的依赖库和工具
sudo apt-get update
# For Python 2.7
sudo apt-get install python-pip python-dev
# For Python 3.3+
sudo apt-get install python3-pip python3-dev
装tensorflow（此步骤可能会因为网络问题造成依赖库下载超时，进而导致安装失败，多尝试重新安装几次，或者手动下载依赖库并安装即可）：
# For Python 2.7
sudo pip install tensorflow-1.9.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
# For Python 3.4
sudo pip3 install tensorflow-1.9.0-cp35-none-linux_armv7l.whl
如果之前安装过其他版本的tensorflow，先卸载，再安装
sudo pip3 uninstall tensorflow
sudo pip3 install –upgrade tensorflow-1.8.0-cp35-none-linux_armv7l.whl
卸载，重装mock，（无法导入tf时尝试此步骤）。
# For Python 2.7
sudo pip uninstall mock
sudo pip install mock
# For Python 3.3+
sudo pip3 uninstall mock
sudo pip3 install mock
Python下验证import tensorflow，没有错误说明安装完毕，接下来安装python版本的opencv，用于进行一些图像方面的处理，方便给tensorflow喂数据。
参考文档：
https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi
https://blog.csdn.net/ha010/article/details/80414997
