model = build_lstm_generator(seq_len=seq_len, hidden_size=hidden_size,vocab_size=len(offsets_vocab)+len(durations_vocab)*len(notes_vocab)) TypeError: build_lstm_generator() got an unexpected keyword argument 'seq_len'

这个错误通常是由于函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中没有 `seq_len` 这个参数，但是你尝试在调用该函数时使用了这个参数。

具体来说，可能是以下原因之一：

1. 函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中确实没有 `seq_len` 这个参数。请检查函数定义，并确保你调用该函数时使用了正确的参数名称和值。

2. 函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中确实有 `seq_len` 这个参数，但是你没有正确地传递该参数。请检查你的代码，并确保你传递了正确的参数名称和值。

3. 可能是函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中有一个名为 `seq_len` 的参数，但是该参数是一个可选参数，而你使用了错误的函数调用方式。请检查你的代码，并根据函数定义使用正确的函数调用方式。

请仔细检查你的代码，并确保使用了正确的参数名称和值。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和上下文信息以供更进一步的帮助。

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LSTMMain_model = LSTMMain(input_size=features_num, output_len=output_length, lstm_hidden=dim, lstm_layers=num_blocks, batch_size=batch_size, device=device)根据这个写bp神经网络的代码

好的，以下是一个简单的 BP 神经网络的示例代码，你可以参考一下：

import torch
import torch.nn as nn

class BPNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(BPNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

# 设置超参数
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 1
learning_rate = 0.01
epochs = 100

# 创建模型、损失函数和优化器
model = BPNet(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 生成随机训练数据
x = torch.randn(100, input_size)
y = torch.randn(100, output_size)

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, loss.item()))

在这个示例中，我们定义了一个名为 `BPNet` 的类，它有一个包含两个全连接层的神经网络。然后，我们定义了超参数，包括输入特征的数量、隐藏层的大小、输出特征的数量、学习率和训练轮数。接着，我们生成了随机的训练数据，并使用 MSE（均方误差）作为损失函数，使用 SGD（随机梯度下降）作为优化器来训练模型。最后，我们输出了每个 epoch 的损失值，以便我们可以跟踪模型的训练进程。

def build_lstm_generator(seq_len,hidden_size,vocab_size,compiler=True): x_inp = Input((seq_len,vocab_size)) x = Dense(hidden_size)(x_inp) #x = InstanceNormalization()(x) for _ in range(8): x = Dense(hidden_size,activation="gelu")(x) #x = Dropout(0.1)(x) x = Bidirectional(GRU(hidden_size // 2,return_sequences=True))(x) x = Bidirectional(GRU(hidden_size // 2,return_sequences=True))(x) #x = InstanceNormalization()(x) x = GRU(hidden_size)(x) o = Dense(vocab_size,activation="linear")(x) model = Model(inputs=x_inp,outputs=o,name="generator") if compiler: adam = LAMB(learning_rate = 1*1e-4) #model.compile(optimizer=adam,loss=loss_function) model.summary() return model

这段代码中的build_lstm_generator()函数是用来构建一个基于LSTM的生成器模型，其输入由一个形状为(seq_len,vocab_size)的张量组成，输出为一个形状为(vocab_size,)的张量，表示生成的音符或节奏序列。

在函数中，首先定义了一个大小为(seq_len,vocab_size)的输入层x_inp，然后通过一层Dense层将输入的特征向量转换为一个形状为(seq_len,hidden_size)的张量，其中hidden_size是LSTM模型的隐藏层大小。接下来，通过八个堆叠的双向LSTM层来提取输入序列中的特征信息，并在每个LSTM层之后添加一个Dense层和激活函数GELU，以增强模型的表达能力。最后，利用一层GRU层将这些特征进行整合，并通过一层Dense层输出生成的音符或节奏序列。

最后，该函数返回了构建好的生成器模型。