Rasa是一套开源的NLP机器学习框架，可以用来构建聊天机器人。
作为Rasa的爱好者，我们来看看Raspberry Pi 4上如何搭建Rasa框架，并实践一下Rasa的demo程序。
1.系统配置
Rasa官网上说明了目前的Rasa框架需要Python3.6以上版本。Raspberry Pi 4自带Python 2.7.16和Python 3.7.3，我们用命令来确认一下Python3的版本。
pi@raspberrypi:~$ python3 --version
Python 3.7.3我们在Python3.7环境中安装Rasa框架。
2.安装Rasa框架
在Raspberry Pi 4上安装Rasa框架是个非常耗时的工作，我差点崩溃放弃，：）大家要有点心理准备，可以一边听歌，一边安装。
2.1 选择安装方式
Rasa官网上的安装指导中列举3中安装方式: 快速安装、step-by-step安装和源码编译安装。
作为Rasa的爱好者，后续肯定需要基于Rasa框架实践新的聊天机器人，因此我选择源码编译安装，为后续实践做好准备。
2.2 修改安装源
Python3的组件是通过pip3安装的。实践下来发现，Raspberry Pi 4上默认pip3安装源有两个：
https://www.piwheels.org/
https://files.pythonhosted.org/pip3的默认源安装比较缓慢，可以更换为国内源。
mkdir ~/.pip
vim ~/.pip/pip.conf
然后把下面两行代码复制进去，并保存。这样就把默认pip源替换为aliyun的源。
[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
国内还有其他pip源：
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/pip源替换后，实际只替换了pythonhosted.org这个源，安装过程中在piwheels.org上下载的组件包下载缓慢时，可以复制下载URL到迅雷等下载工具中，下载后用U盘或者scp命令拷贝到Raspberry Pi 4中用pip3命令安装。
2.3 源码安装Rasa
从github上下载Rasa源码：
git clone https://github.com/RasaHQ/rasa.git进入rasa目录，安装依赖包：
cd rasa
pip3 install -r requirements.txt这是个令人崩溃的耗时过程，安装过程中遇到需要在piwheels.org上下载安装的组件，大概率会出现下载失败的提示，如：
requirements.txt (line 18))
Downloading https://www.piwheels.org/simple/future/future-0.18.2-py3-none-any.whl (491kB)
95% |██████████████████████████████▊ | 471kB 5.2kB/s eta 0:00:04Exception:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/share/python-wheels/urllib3-1.24.1-py2.py3-none-any.whl/urllib3/contrib/pyopenssl.py", line 294, in recv_into
......
raise ReadTimeoutError(self._pool, None, 'Read timed out.')
urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='www.piwheels.org', port=443): Read timed out.遇到这种错误，就不要重试了，直接用迅雷下载whl文件后，拷贝进去安装。
pip3 install ******.whl
依赖包中要求"tensorflow==1.14.0"，pip3安装源中的tensorflow组件版本只有2.0.0和1.13.1，无法匹配。
......
Collecting tensorflow==1.14.0 (from -r ./rasa-master/requirements.txt (line 11))
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==1.14.0 (from -r ./rasa-master/requirements.txt (line 11)) (from versions: 0.11.0, 1.12.0, 1.13.1)
No matching distribution found for tensorflow==1.14.0 (from -r ./rasa-master/requirements.txt (line 11))
Google的tensorflow中文网站tensorflow.google.cn/install/pip和Piwheel的tensorflow网页www.piwheels.org/simple/tensorflow都没有用于Python3.7的tensorflow whl。众里寻他千百度，终于在github上找到了，感谢lhelontra大神！
https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases用迅雷下载文件后，tensorflow组件安装完成。
历经令人崩溃的N多次组件安装失败、迅雷下载组件安装、重试安装依赖包的循环后，终于requirement.txt中的依赖包都安装成功。
开始安装Rasa框架：
pip3 install -e .错误不出意外地又一次出现：
......
Requirement already satisfied: hyperframe<6,>=5.2.0 in /home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages (from h2==3.*->httpcore==0.3.*->requests-async==0.5.0->sanic~=19.6->rasa==1.5.0a1) (5.2.0)
Installing collected packages: rasa
Running setup.py develop for rasa
Complete output from command /usr/bin/python3 -c "import setuptools, tokenize;__file__='/home/pi/rasa/rasa-master/setup.py';f=getattr(tokenize, 'open', open)(__file__);code=f.read().replace('\r\n', '\n');f.close();exec(compile(code, __file__, 'exec'))" develop --no-deps --user --prefix=:
usage: -c [global_opts] cmd1 [cmd1_opts] [cmd2 [cmd2_opts] ...]
or: -c --help [cmd1 cmd2 ...]
or: -c --help-commands
or: -c cmd --help
error: option --user not recognized
----------------------------------------
Command "/usr/bin/python3 -c "import setuptools, tokenize;__file__='/home/pi/rasa/rasa-master/setup.py';f=getattr(tokenize, 'open', open)(__file__);code=f.read().replace('\r\n', '\n');f.close();exec(compile(code, __file__, 'exec'))" develop --no-deps --user --prefix=" failed with error code 1 in /home/pi/rasa/rasa-master/
从错误log看，令人比较开心的是依赖包的检查都正确通过了，只是在安装setup.py文件develop模式的时候，出现的命令错误。这个小错误我们就不管了，直接用python3命令安装：
pi@raspberrypi:~/rasa/rasa-master$ python3 setup.py develop --user
....
Welcome to Rasa!
If you have any questions, please visit our documentation page: https://rasa.com/docs/
or join the community discussions on https://forum.rasa.com/
终于看到了Welcome的字样，Rasa框架安装成功了！
这里解释一下python3安装setup.py时候的两种方式：
python3 setup.py install主要是安装稳定的第三方包，这种包不需要再修改或调试。
python setup.py develop主要用于安装开发中的组件包，这个包可能会不断修改。采用这种安装方式后，修改组件包后，不需要重新安装。
3.测试Rasa框架
创建Rasa工程:
rasa init --no-prompt
出错不出意外的又出现了：
pi@raspberrypi:~/rasa/rasaprj$ rasa init --no-prompt
Welcome to Rasa!
......
Created project directory at '/home/pi/rasa/rasaprj'.
Finished creating project structure.
Training an initial model...
Training Core model...
Traceback (most recent call last):
......
ImportError: libf77blas.so.3: cannot open shared object file: No such file or directory
.......查看工程目录，发现自动生成的工程文件都已经存在，缺失需要训练语料才能生成的model目录，应该是训练语料时候缺失依赖库libf77blas.so文件，我们继续安装依赖库。
sudo apt-get install libatlas-base-dev
安装完成后，我们直接调用语料训练命令，错误继续。
pi@raspberrypi:~/rasa/rasaprj$ rasa train
......
File "/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/contrib/__init__.py", line 31, in <module>
from tensorflow.contrib import cloud
ImportError: cannot import name 'cloud' from 'tensorflow.contrib' (/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/contrib/__init__.py)
查看错误中提到的init.py文件，我们用不到google cloud，简单方法，先把错误代码注释掉。
.....
from tensorflow.contrib import bayesflow
from tensorflow.contrib import checkpoint
#if os.name != "nt" and platform.machine() != "s390x":
# from tensorflow.contrib import cloud
from tensorflow.contrib import cluster_resolver
......
修改完成后，我们继续调用语料训练命令，错误也继续。
pi@raspberrypi:~/rasa/rasaprj$ rasa train
......
File "/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/h5py/__init__.py", line 26, in <module>
from . import _errors
ImportError: libhdf5_serial.so.103: cannot open shared object file: No such file or directory
继续安装依赖库:
sudo apt-get install libhdf5-dev 安装完成后，我们继续调用语料训练命令，终于出现了训练过程的界面！
训练结束后，查看工程目录，model目录和model文件都正确生成！
激动人心的时刻到了，我们开始测试工程的聊天机器人：
pi@raspberrypi:~/rasa/rasaprj$ rasa shell
2019-11-13 11:52:13 INFO root - Connecting to channel 'cmdline' which was specified by the '--connector' argument. Any other channels will be ignored. To connect to all given channels, omit the '--connector' argument.
2019-11-13 11:52:13 INFO root - Starting Rasa server on http://localhost:5005
2019-11-13 11:52:25 INFO absl - Entry Point [tensor2tensor.envs.tic_tac_toe_env:TicTacToeEnv] registered with id [T2TEnv-TicTacToeEnv-v0]
Bot loaded. Type a message and press enter (use '/stop' to exit):
Your input -> hello
Hey! How are you?
Your input ->
聊天机器人正常工作！
Rasa的爱好者们，可以在Raspberry Pi 4上玩自己的聊天机器人了！
4.参考资料:
https://rasa.com
https://rasa.com/docs/rasa/us...
https://rasa.com/docs/rasa/us...
