在树莓派上搭建属于自己的网页(4)

本文介绍了如何通过cpolar的图形化界面在树莓派上创建数据隧道,以便将本地网页发布到公网。首先登录cpolar的web-UI,然后在“隧道管理”的“创建隧道”页面填写本地端口、隧道名称、子域名和选择地区,创建完成后在“隧道列表”进行编辑、启动、停止或删除操作。通过“在线隧道列表”可以获取公网访问地址,实现远程访问树莓派上的网站。

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在上一篇文章中,我们通过WordPress的图形化操作界面,成功的建立起一个真正意义上的网站。由于这个网站延续了之前的放松网页的设置(删除了放松网页内容,以WordPress的文件取而代之),因此我们并没有使用cpolar的图形化操作界面设置数据隧道。现在,我们仍旧以WordPress网页为例子,向大家介绍如何使用cpolar的图形化界面,设置一条能够将本地网页发布到公网上的数据隧道。

Cpolar的图形化界面,是以web-UI形式呈现的,因此我们只需要在浏览器地址栏输入“localhost:9200”,即可打开cpolar的图形化界面。

跟cpolar的云服务器一样,cpolar本地端也需要输入用户名和密码,以完成登录操作。输入正确的用户名和密码后,我们就可以进入cpolar的操作页面,也成为“仪表盘”

在cpolar仪表盘页面左侧,我们能看到cpolar的主要功能,而我们创建数据隧道要用到的,就是“隧道管理”项下的“创建隧道”页面

我们仍旧以之前在树莓派上创建的额网页信息为例,由于在树莓派上我们创建的网页以80端口输出(不论是relax网页,还是WordPress网站),因此我们在本地地址位置填入“80”;而隧道名称则是我们对这条隧道的标注,只要选择自己能够识别的内容即可,这里我们填入“ceshi”;接着,下一项的“Sub domain”就是指二级子域名,我们仍沿用relax为其二级子域名;地区我们在下拉菜单中选择“china VIP”。隧道相关信息填写完毕后,就可以点击下方的“创建”按钮,完成数据隧道的创建。

在隧道创建完成后,我们可以选择回到“隧道管理”项下的“隧道列表”页面。这个页面可以对所有在本地端创建的数据隧道进行编辑和管理。如果想要对隧道信息进行变更,可以点击“编辑”按键,对隧道信息进行重新编辑;如果想要开关数据隧道,则可以选择“启动”或“停止”按键;如果不想再使用某条数据隧道,则可以点击“删除”,将这条数据隧道彻底清除掉。

同时,我们还可以选择进入“状态”项下的“在线隧道列表”,这里显示的是本地客户端所建立的所有隧道(只显示已经启动的数据隧道),而我们也可以从隧道的概略信息中,提取到公网访问本地网站的地址(即隧道的入口)。将其粘贴到浏览器地址栏内,就可以轻松访问到本地树莓派上的网站。

在这里,我们使用cpolar图形界面创建数据隧道的流程就已结束,相信大家也能发现,使用图形化界面创建数据隧道更为快捷和直观,对于隧道的各项设定也更为轻松和简便。当然,cpolar的功能并不仅仅如此,我们还能通过多网页的进一步完善,使其能够符合当下互联网的安全要求。由于篇幅所限,这部分内容我们会在之后的介绍中,为大家详细说明。如果您对cpolar的使用有任何疑问,欢迎与我们联系,我们必将为您提供力所能及的协助。当然也欢迎加入cpolar的VIP官方群,共同探索cpolar的无限潜能。


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 延伸阅读

<think>嗯,用户想在树莓派上部署DeepLabV3模型。首先,我需要回忆一下DeepLabV3的特点。这个模型属于语义分割,可能结构比较复杂,参数量大,对计算资源要求高。树莓派的硬件资源有限,尤其是CPU和内存,直接部署原模型可能不太现实。所以,可能需要考虑模型轻量化或者使用优化技术。 然后,用户提到了树莓派,说明可能需要考虑嵌入式设备的部署方式。常见的优化方法包括模型剪枝、量化、或者使用更轻量的模型结构,比如MobileNet作为主干网络替代原来的ResNet。另外,转换模型格式,比如从PyTorch转成ONNX,再转成TensorFlow Lite或者OpenVINO,可能有助于在树莓派上运行。 接下来,部署框架方面,树莓派常用的有TensorFlow Lite,PyTorch Mobile,或者OpenCV的DNN模块。需要查看这些框架对DeepLabV3的支持情况。另外,可能还需要考虑使用预训练的模型,或者自己训练一个轻量级的版本。 然后,性能优化是关键。树莓派的CPU处理能力有限,可能需要调整输入图像的尺寸,降低分辨率,减少计算量。同时,内存管理也很重要,避免内存溢出导致程序崩溃。 另外,参考信息中提到了PaddleSeg,飞桨的图像分割套件,里面可能有优化过的模型或者部署工具,可以看看是否有适合树莓派的方案。引用[1]提到PaddleSeg提供了配置化驱动和API调用,或许可以尝试使用他们的轻量级模型,比如Fast-SCNN,这样更容易在树莓派上部署。 不过用户特别问的是DeepLabV3,可能需要具体针对这个模型进行优化。比如,使用TensorFlow Lite的转换工具将训练好的DeepLabV3模型转换为TFLite格式,然后在树莓派上加载并进行推理。同时,检查是否有现有的开源项目或教程已经实现了类似的功能,可以借鉴他们的方法。 还需要考虑输入输出的处理,比如摄像头数据的获取,分割结果的显示或传输。可能需要用到树莓派的摄像头模块,以及OpenCV来处理图像。 最后,测试和调试阶段可能会遇到性能瓶颈,需要逐步优化,比如使用多线程、模型量化、或者利用树莓派的GPU加速(如果有的话)。不过树莓派的GPU支持可能有限,主要依赖CPU处理。 总结步骤可能是:1. 模型选择与轻量化;2. 模型转换与优化;3. 部署框架选择与环境配置4. 编写推理代码;5. 性能调优与测试。</think>### DeepLabV3在树莓派上的部署实现步骤 #### 一、模型轻量化处理 1. **主干网络替换**:将DeepLabV3默认的ResNet-101替换为MobileNetV2,参数量减少约80%。例如使用$n_{params}=2.8M$的轻量版 2. **模型量化**:采用TensorFlow Lite的FP16或INT8量化技术,模型体积可压缩至原大小的1/4[^1] 3. **输入尺寸调整**:将默认输入尺寸从$513\times513$降为$256\times256$,计算量减少约75% #### 二、部署环境搭建 ```bash # 树莓派系统配置 sudo apt install python3-opencv libopenblas-dev libatlas-base-dev pip install tflite-runtime==2.5.0.post1 ``` #### 三、模型转换流程 1. PyTorch模型转ONNX: ```python torch.onnx.export(model, dummy_input, "deeplabv3_mobilenet.onnx", opset_version=11, input_names=['input'], output_names=['output']) ``` 2. ONNX转TensorFlow Lite: ```python converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_onnx_model(onnx_model) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] tflite_model = converter.convert() ``` #### 四、推理代码实现 ```python import tflite_runtime.interpreter as tflite interpreter = tflite.Interpreter(model_path="deeplabv3_mobilenet.tflite") interpreter.allocate_tensors() # 输入预处理 input_details = interpreter.get_input_details()[0] input_data = cv2.resize(frame, (256,256)).astype(np.float32)/127.5 - 1.0 interpreter.set_tensor(input_details['index'], input_data) # 执行推理 interpreter.invoke() # 输出后处理 output_data = interpreter.get_tensor(output_details['index']) seg_mask = np.argmax(output_data[0], axis=2) ``` #### 五、性能优化技巧 1. **多线程处理**:使用Python的`threading`模块分离图像采集与推理过程 2. **内存管理**:设置`interpreter.set_num_threads(4)`启用多核CPU加速 3. **帧率控制**:通过动态分辨率调整保持8-10FPS的实时性
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