self.out = cv2.VideoWriter('prediction.avi', cv2.VideoWriter_fourcc( *'MJPG'), 20, (int(self.cap.get(3)), int(self.cap.get(4)))) self.timer_video.start(30)这一段代码什么意思

这段代码是用于视频预测的，具体解释如下：

1. `cv2.VideoWriter` 是 OpenCV 库中用于视频保存的类，它可以将视频帧写入到指定的文件中。
2. `'prediction.avi'` 是视频文件的名称，可以根据实际情况进行更改。
3. `cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')` 指定了视频编码器，这里使用的是 MJPG 编码器。
4. `20` 是指视频的帧率，即每秒钟播放的帧数。
5. `(int(self.cap.get(3)), int(self.cap.get(4)))` 是视频的分辨率，这里分别获取了视频的宽度和高度，并将它们转换成整数。

最后，`self.timer_video.start(30)` 是一个定时器，用于控制视频预测的频率。它表示每隔 30 毫秒就会执行一次视频预测操作。

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def call(self, x): batch_size, _, _ = x.shape x = self.embeddings(x) # similar to embedding, expand feature dimensions to embedding_size m x = tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1]) h_matrix = tf.zeros([batch_size, self.embedding_size, self.obs_len]) for i in tf.range(self.embedding_size): m = tf.reshape(x[:, i, :], shape=[batch_size, 1, -1]) h_m = self.lstm(m)[:, -1, :] for j in tf.range(batch_size): # update h_matrix h_matrix = tf.tensor_scatter_nd_update(h_matrix, [[j, i]], tf.reshape(h_m[j], shape=[1, -1])) h_matrix = LeakyReLU()(h_matrix) ht = tf.reshape(h_matrix[:, :, -1], shape=[batch_size, self.embedding_size, 1]) h_matrix = h_matrix[:, :, :-1] # reshape hidden states h_matrix to a shape like an image (n, h, w, c) h_matrix = tf.reshape(h_matrix, shape=[-1, self.embedding_size, self.obs_len - 1, 1]) vt = self.tpa(h_matrix, ht) ht_concat = tf.concat([vt, ht], axis=1) prediction = self.linear_final(tf.transpose(ht_concat, perm=[0, 2, 1])) return prediction

这段代码是在之前的基础上进行了一些额外的操作。

首先，通过LeakyReLU激活函数对h_matrix进行了激活操作，该函数可以增强模型的非线性特性。

然后，通过对h_matrix进行形状重塑操作，将其转换为类似图像的形式，即(n, h, w, c)，其中n表示批次大小，h表示嵌入维度，w表示观测长度减1，c表示通道数（此处为1）。

接下来，通过调用self.tpa函数对h_matrix和ht进行处理，得到一个新的张量vt。

然后，通过在嵌入维度上将vt和ht进行拼接，得到ht_concat。

最后，通过对ht_concat进行转置操作，并将其输入到linear_final层中，得到最终的预测结果prediction。

整个过程可以看作是对隐藏状态序列h_matrix的进一步处理和转换，以生成最终的预测结果。

def create_music(prediction): offset = 0 output_notes = [] for data in prediction: if ('.' in data) or data.isdigit(): note_in_chord = data.split('.') notes = [] for current_note in note_in_chord: new_note = note.Note(int(current_note)) # 把当前音符化成整数，在对应midi_number转换成note new_note.storedInstrument = instrument.Piano() # 乐器用钢琴 notes.append(new_note) new_chord = chord.Chord(notes) # 再把notes中的音化成新的和弦 new_chord.offset = offset # 初试定的偏移给和弦的偏移 output_notes.append(new_chord) # 把转化好的和弦传到output_notes中 # 是note格式： else: new_note = note.Note(data) # note直接可以把data变成新的note new_note.offset = offset new_note.storedInstrument = instrument.Piano() # 乐器用钢琴 output_notes.append(new_note) # 把new_note传到output_notes中 # 每次迭代都将偏移增加，防止交叠覆盖 offset += 0.5 midi_stream = stream.Stream(output_notes) midi_stream.write('midi', fp='output24.mid')

这段代码是一个函数，用于根据输入的prediction生成音乐。首先，它定义了一个偏移量(offset)和一个空列表(output_notes)，用于存储生成的音符或和弦。然后，它循环遍历prediction中的每个元素。如果元素中包含'.'或者是数字，说明它是和弦格式，就将其中每个音符分离开来，将它们转换为Note对象，再将这些Note对象转换为Chord对象，并加入到output_notes列表中。如果元素不是和弦格式，说明它是单音符，就将它转换为Note对象，并加入到output_notes列表中。每次循环都会更新偏移量(offset)。最后，将output_notes列表转换为一个midi流(stream)对象，再将这个流对象写入到文件'output24.mid'中。