折騰了一天，總算在樹莓派4b上安好了ML的環境，記錄如下：
事先聲明，樹莓派上跑ML真的性能不太行，即使是系列最強的4b4G版。
我也只是爲了測試性能（閒得蛋疼 ）纔來試一下來着：
大部分的方法參考了
https://raspberrypi.stackexchange.com/questions/107483/error-installing-tensorflow-cannot-find-libhdfs-so
的回答，其實我也不太懂，但照着做就是了！
1.新建個文件夾（虛擬環境用）
cd Desktop
mkdir tf_pi
cd tf_pi
2.安裝虛擬環境
python3 -m pip install virtualenv
virtualenv env
source env/bin/activate
3.安裝各種亂七八糟的環境（安裝six wheel mock的時候我timeout了很久，不過等着就好了）
sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev
python3 -m pip install keras_applications==1.0.8 --no-deps
python3 -m pip install keras_preprocessing==1.1.0 --no-deps
python3 -m pip install h5py==2.9.0
sudo apt-get install -y openmpi-bin libopenmpi-dev
sudo apt-get install -y libatlas-base-dev
python3 -m pip install -U six wheel mock
4.安裝tensorflow（這裏是從github的地址選了個版本安裝的，反正我4b的buster版本安裝成功了）
wget https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/download/v2.0.0/tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl
python3 -m pip uninstall tensorflow
python3 -m pip install tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl
5.重啓設備後，啓動虛擬環境
cd Desktop
cd tf_pi
source env/bin/activate
6.這時候tensorflow應該好了，試一下（應該可以顯示2.0.0）：
python3
import tensorflow
tensorflow.__version__
7.沒有問題的話安裝keras（下面的install keras以外的4步其實都沒啥用，不過爲防萬一還是寫在這裏）(記住還是要在虛擬環境下安裝)
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
pip3 install h5py
pip3 install pillowimutils
pip3 install scipy--no-cache-dir
pip3 install keras
8.測試一下看看，不報錯的話就沒問題了
python3
import keras
9.安裝PyCharm（從PyCharm官網下載下來，解壓後按照Install-Linux-tar.txt執行即可）
10.爲了方便，在系統的Main Menu Editor裏面編輯下，New Item->選擇/bin/pycharm.sh，Name和圖標選擇好就可以從這裏啓動了。
11.在PyCharm裏面設置虛擬環境：
File->Settings->Project:xxxx->Project Interpreter
選擇那個小螺絲按鈕->Add
Existing environment裏面選擇剛纔虛擬環境裏面env/Python3.7，另外建議把【Make available to all projects】選上，以後就不用選了。
12.到此環境應該設置完畢了，把上面的代碼放到MyCharm裏面試試看，Run起來沒問題的話就OK了~