我有一个覆盆子3B与raspbian lite（2017-11）安装，python是3.5.2
做了以下事情：
-
apt install python3-pip -
pip3 install tensorflow-1.6.0-cp35-none-any.whl
（从http://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-pi-python3/，实际上它不能直接安装，因为它是为python3.4构建的，所以我通过将cp34重命名为cp35做了一个小技巧，因为我认为这可能会起作用而且它只是做了）
之后，我测试了一些代码，它们可以正常工作（好，有一些警告...），用于hello代码甚至是线性回归代码 .
但是，当我用protobuf调用api时出现问题，例如：
import tensorflow as tf
mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")
代码失败，出现以下错误：
文件“conv_test.py”，第3行，在mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset（“mnist”）文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/util /lazy_loader.py“，第53行，在getattr module = self._load（）文件”/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/util/lazy_loader.py“，第42行，in _load module = importlib.import_module（self.name）文件“/usr/lib/python3.5/importlib/init.py”，第126行，在import_module中返回_bootstrap._gcd_import（name [level：]，package，level）文件“”，第986行，在_gcd_import文件“”，第969行，在_find_and_load文件“”，第958行，在_find_and_load_unlocked文件“”，第673行，在_load_unlocked文件“”，第673行，在exec_module文件“”，第222行，在_call_with_frames_removed文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/contrib/init.py”，第33行，来自tensorflow.contrib导入数据文件“/ usr / local / lib / python3 . 5 / dist-packages / tensorflow / contrib / data / init.py“，第63行，来自tensorflow.contrib.data.python.ops.error_ops impor t ignore_errors文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/contrib/data/python/ops/error_ops.py”，第20行，来自tensorflow.contrib.data.python.ops import contrib_op_loader #pylint：disable = unused-import文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/contrib/data/python/ops/contrib_op_loader.py”，第24行，在resource_loader.get_path_to_datafile（“ . ./../dataset_ops.so“））文件”/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/contrib/util/loader.py“，第56行，在load_op_library中ret = load_library.load_op_library（路径）文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/load_library.py”，第58行，在load_op_library中lib_handle = py_tf.TF_LoadLibrary（library_filename，status）文件“/ usr / local / lib / python3.5 / dist-packages / tensorflow / python / framework / errors_impl.py“，第516行，在退出c_api.TF_GetCode（self.status.status）中）tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError：/ USR / local / lib目录/ python3.5 / DIST-包/ tensorflow /的contrib /数据/蟒蛇/ OP s /../../ dataset_ops.so：未定义的符号：_ZN6google8protobuf8internal9ArenaImpl15AllocateAlignedEj
简单来说，张量流就抱怨它找不到protobuf提供的东西 .
ldd -r _dataset_ops.so | grep proto
未定义的符号：ZN6google8protobuf8internal9ArenaImpl15AllocateAlignedEj（./ dataset_ops.so）
......
然后，我只需通过修改代码来检查protobuf的版本：
import tensorflow as tf
import google.protobuf as pb
print(pb.__version__)
mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")
并且
pip3 show protobuf
两个结果：3.5.2，所以我认为可能会缺少一些动态的lib（.so） . 我卸载了protobuf然后重新安装它，但没有发生任何好事，我也注意到pip3安装了以下软件包：
protobuf-3.5.2-py2.py3-none-any.whl（388kB）
不是cpython版本？也许是因为raspbian是一个32位系统？我检查了包dir for protobuf：
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/google/protobuf
但是在dir中没有找到任何“.so”文件，我检查了x84 64位的其他软件包，例如：
protobuf-3.5.2-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
这个包中确实有一些“.so”文件，但是没有文件，例如：
protobuf-3.5.2-cp35-cp35m-none-any.whl
那么，我是否需要自己编译为树莓呢？或者有什么办法吗？
谢谢