标签： python pandas azure neural-network azure-machine-learning-studio
我已经建立了一个Azure ML Studio实验，该实验可以加载先前训练的多输入/单输出神经网络，并模拟输入到先前训练的模型中的数据，然后识别生成最低输出的输入（简单最小化常规）。但是，前馈数据帧最终可能会变得非常大并占用大量内存，并且可能的优化方法是将某些输入固定到网络，因此不必生成此数据。 Azure ML是否提供一种将某些输入神经元设置为恒定值，而其余部分则采用数据帧的方法？
谢谢！