香橙派RK3399系列有两款开发板：香橙派4和香橙派4B，两款电脑开发板功能基本相同，采用瑞芯微RK3399芯片，4G内存+16GB emmc存储，支持双频wifi和千兆网口，有mini PCIE接口，支持双路摄像头同时输入，支持四路显示，可配置任意两路同时输出，支持双频异显。
主要的区别是香橙派4B内置了NPU（人工智能处理器），可以协助CPU做神经网络加速计算，香橙派官方有提供相关的PLAI训练工具资料。
pi4B主板.jpg
下文将介绍下香橙派4/4B安装TensorFlow的一种方式：
安装TensorFlow有多种方式，这里选择较为方便的直接命令安装。
步骤：
从以下下载TensorFlow的pip安装包
tensorflow-1.14.0-cp27-none-linux_aarch64.whl
https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/tag/v1.14.0
使用pip安装：
pip install tensorflow-1.14.0-cp27-none-linux_aarch64.whl
注意，安装过程中可能由于网络的原因下载不下来有些依赖项请根据log显示的依赖版本下载下来安装上去后，再安装TensorFlow。
vi test.py
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
#sess = tf.Session()
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))
运行测试程序
root@OrangePi:~# python test.py
Hello, TensorFlow!
注：此次只使用了python2.7环境安装TensorFlow，python3.5以及python3.6都是可以的，请自行实验。