def build_generator(): input_shape = (100, 1) model_input = Input(shape=input_shape) x = LSTM(512, return_sequences=True)(model_input) x = Dropout(0.3)(x) x = LSTM(512)(x) x = Dropout(0.3)(x) x = Dense(256)(x) x = Dropout(0.3)(x) x = Dense(n_vocab, activation='softmax')(x) model = Model(model_input, x) return model

这是一个生成器模型的构建函数，其中使用了LSTM层和Dense层。模型的输入形状是(100, 1)，表示输入是一个100维的向量，每个维度只有一个元素。模型的输出是一个概率分布，表示每个可能的音符出现的概率。

具体来说，模型首先使用一个LSTM层来处理输入序列，并将每个时间步的输出都保留下来，这样可以捕捉到序列中的长期依赖关系。然后，模型使用一个Dense层将LSTM层的输出转换为一个长度为256的向量。最后，模型使用一个Dense层将向量转换为一个概率分布，其中n_vocab是可能的音符数目，表示输出的概率分布具有n_vocab个元素。

构建生成器模型的代码如下：

from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dropout, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

def build_generator(n_vocab):
    input_shape = (100, 1)
    model_input = Input(shape=input_shape)
    x = LSTM(512, return_sequences=True)(model_input)
    x = Dropout(0.3)(x)
    x = LSTM(512)(x)
    x = Dropout(0.3)(x)
    x = Dense(256)(x)
    x = Dropout(0.3)(x)
    x = Dense(n_vocab, activation='softmax')(x)
    model = Model(model_input, x)
    return model

在实际使用中，我们可以根据需要调整模型的结构和参数，以获得更好的性能和效果。