我对python中的神经网络(NN(完全陌生，我不知道NN是否可以在Raspberry pi 3中运行？因为我认为问题是NN需要良好的CPU/GPU性能来进行训练，数据传输和计算。
那么是否可以用单类训练数据训练 NN？为了节省 CPU/GPU？。
例如，我希望系统只检测图像中的海参。 一个好的答案/解释或任何示例的链接将不胜感激。 谢谢PO
NN 可以在树莓派 3 中运行吗？
是的，NN可以在Raspberry Pi 3上运行，就像Raspberry Pi 3运行Google TensorFlow(神经网络(和NodeBots一样。我建议的更好方法是在PC上训练NN，然后在Raspberry Pi上使用训练的权重运行NN。GPU 会比 CPU 大大加快训练速度，但如果你的 NN 不大，CPU 也可以完成工作。
是否可以使用单类训练数据训练 NN？
可以训练 NN 来解决"一类"(在您的情况下是海参(分类问题。但是训练数据需要添加另一个类型类数据，其中包含不属于目标类(海参(的样本。那么用"海参"和"非海参"两类数据，对于NN来说就是一个简单的二元分类问题。
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简单的入门方法
您可以参考此博客：使用很少的数据构建强大的图像分类模型来启动图像分类工作，该工作实现了CNN来完成工作。
我不确定我是否很好地理解了你的问题。
单类训练数据可能根本不存在。如果只想检测海参，那就是两类分类问题吧？是不是海参。是或否是两个类。
是的，很酷的人在树莓派上实现 NN。但在某种程度上，这是可能的，但效率不高。一个好的 GPU 将大大加快训练速度。
一台PC可以训练一些小型NN。