树莓派部署.h5模型

### 如何在树莓派上部署HTML5模型或Web应用

#### 准备工作
为了确保能够在树莓派4上顺利部署HTML5模型或Web应用程序，需先完成一系列准备工作。这包括但不限于更新操作系统至最新版本并安装必要的软件包，如Node.js和npm等开发环境工具[^1]。

#### 安装依赖项
通过命令行终端来获取最新的软件列表以及升级已有的程序包可以保持系统的最佳状态。接着按照官方文档指示安装Node.js及其配套的包管理器npm，这对于后续构建和支持前端框架至关重要[^2]。

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_current.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

#### 构建静态网页服务
对于简单的HTML5页面展示需求来说，在树莓派上可以直接利用Python内置模块`http.server`快速启动HTTP服务器；而对于更复杂的应用场景，则建议采用Express.js这类轻量级的Node.js Web应用框架来进行项目结构搭建和服务端逻辑编写[^3]。

##### 使用 Python 的 http.server 启动简易 HTTP 服务器
如果只是单纯想要分享一些静态资源文件(比如纯HTML/CSS/JS)，那么无需额外配置任何复杂的后台处理机制：

import http.server
import socketserver

PORT = 8000
Handler = http.server.SimpleHTTPRequestHandler

with socketserver.TCPServer(("", PORT), Handler) as httpd:
    print(f"Serving at port {PORT}")
    httpd.serve_forever()

##### 利用 Express 创建 RESTful API 接口
当涉及到前后端交互时（例如AJAX请求），则可能需要用到RESTful风格的服务接口设计模式。此时可以通过创建一个新的Node.js工程目录，并初始化package.json文件之后引入express库作为基础支撑平台：

const express = require('express');
const app = express();
const port = process.env.PORT || 3000;

app.use(express.static('public'));

// Define routes here...

app.listen(port, () => {
  console.log(`Server running on http://localhost:${port}`);
});

#### 部署机器学习模型到浏览器端
针对希望将训练好的AI模型集成进Web应用中的情况，TensorFlow.js是一个很好的选择因为它允许开发者直接在客户端加载预训练过的tensorflow lite格式(.tflite)或其他兼容类型的神经网络权重参数而不需要担心跨平台移植问题。另外还可以考虑使用ONNX Runtime Web SDK实现相同目的但支持更多种类架构转换后的.onnx文件格式.