def network_model(inputs,num_pitch,weights_file=None):#输入，音符的数量，训练后的参数文件 #测试时要指定weights_file #建立模子 model=tf.keras.Sequential() #第一层 model.add(tf.keras.layers.LSTM( 512,#LSTM层神经元的数目是512，也是LSTM层输出的维度 input_shape=(inputs.shape[1],inputs.shape[2]),#输入的形状，对于第一个LSTM必须设置 return_sequences=True#返回控制类型，此时是返回所有的输出序列 #True表示返回所有的输出序列 #False表示返回输出序列的最后一个输出 #在堆叠的LSTM层时必须设置，最后一层LSTM不用设置，默认值为False )) #第二层和第三层 model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75))#丢弃30%神经元，防止过拟合 model.add(tf.keras.layers.LSTM(512,return_sequences=True)) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75))#丢弃30%神经元，防止过拟合 model.add(tf.keras.layers.LSTM(512))#千万不要丢括号！！！！ #全连接层 model.add(tf.keras.layers.Dense(256))#256个神经元的全连接层 model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75)) model.add(tf.keras.layers.Dense(num_pitch))#输出的数目等于所有不重复的音调数 #激活层 model.add(tf.keras.layers.Activation('softmax'))#Softmax激活函数求概率 #配置神经网络模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.0004)) #选择的损失函数是交叉熵，用来计算误差。使用对于RNN来说比较优秀的优化器-RMSProp #优化器如果使用字符串的话会用默认参数导致效果不好 return model

这段代码是用 TensorFlow 构建的一个音乐生成的神经网络模型，其中包括三个 LSTM 层、两个 Dropout 层、两个全连接层和一个 Softmax 激活函数层。它的输入是 inputs，输出是一个 num_pitch 大小的数组，用于表示音符的概率分布。该模型使用 RMSprop 优化器和交叉熵损失函数进行训练。你可以通过指定 weights_file 参数来加载训练好的参数文件来测试该模型。

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def define_generator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) x = layers.Dense(256)(inputs) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(SEQ_LEN * NUM_CLASSES, activation='tanh')(x) outputs = layers.Reshape((SEQ_LEN, NUM_CLASSES))(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='generator') return model # 定义判别器模型 def define_discriminator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(SEQ_LEN, NUM_CLASSES)) x = layers.Flatten()(inputs) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.Dense(256)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) # 注意这里输出为1，表示真假 outputs = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='discriminator') return model # 定义GAN模型 def define_gan(generator, discriminator): # 将判别器设置为不可训练 discriminator.trainable = False # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) # 生成音符和和弦 outputs = generator(inputs) # 判断音符和和弦是否为真实的 real_or_fake = discriminator(outputs) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, real_or_fake, name='gan') return model

这是一个GAN（生成对抗网络）的代码实现，包括生成器、判别器和GAN模型的定义。其中生成器通过输入一个潜在向量，生成长度为SEQ_LEN，类别数为NUM_CLASSES的音符和和弦序列。判别器则接收一个长度为SEQ_LEN，类别数为NUM_CLASSES的音符和和弦序列，输出一个表示真假的标量。GAN模型结合了生成器和判别器，通过训练生成器生成更加逼真的音符和和弦序列，同时训练判别器区分真实和生成的序列。这种GAN模型的应用可以用于音乐生成等领域。

为每句代码加注释：# ResNet模型 color = 3 if RGB else 1 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes) # 冻结base_model所有层，这样就可以正确获得bottleneck特征 for layer in base_model.layers: layer.trainable = True x = base_model.output # 添加自己的全链接分类层 x = Flatten()(x) predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x) # 训练模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 绘制模型 if is_plot_model: plot_model(model, to_file='vgg/resnet50_model.png', show_shapes=True) return model

# 定义一个 ResNet 模型，color 根据 RGB 是否为 True 来确定为 3 或 1
color = 3 if RGB else 1

# 载入 ResNet50 模型的权重，并冻结所有层，只保留特征提取层
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes)

# 将 base_model 所有层冻结，只训练后面添加的新层
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = True

# 在模型的顶部添加自定义的全连接分类层
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x)

# 构建模型，指定输入和输出
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 定义优化器，使用 SGD 优化器，设置学习率、衰减、动量和 Nesterov 动量的参数
sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True)

# 编译模型，设置损失函数、优化器和评价指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

# 如果 is_plot_model 为 True，则绘制模型结构图并保存
if is_plot_model:
plot_model(model, to_file='vgg/resnet50_model.png', show_shapes=True)

# 返回构建好的模型
return model