def generate_notes(model, network_input, pitch_names, num_pitch): """ 基于序列音符,用神经网络来生成新的音符 """ # 从输入里随机选择一个序列,作为“预测”/生成的音乐的起始点 start = np.random.randint(0, len(network_input) - 1) # 从0到神经网络输入-1中随机选择一个整数 # 创建一个字典用于映射 整数 和 音调,和训练相反的操作 int_to_pitch = dict((num, pitch) for num, pitch in enumerate(pitch_names)) pattern = network_input[start] # 随机选择的序列起点 # 神经网络实际生成的音符 prediction_output = [] # 生成700个音符 for note_index in range(1000): prediction_input = np.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1)) # 输入,归一化 prediction_input = prediction_input / float(num_pitch) # 读取参数文件,载入训练所得最佳参数文件的神经网络来预测新的音符 prediction = model.predict(prediction_input, verbose=0) # 根据输入预测结果 # argmax取最大的那个维度(类似One-hot编码) index = np.argmax(prediction) result = int_to_pitch[index] prediction_output.append(result) # start往后移动 pattern.append(index) pattern = pattern[1:len(pattern)] return prediction_output
时间: 2024-02-15 17:27:27 浏览: 20
这段代码是用来生成新的音符,其中模型是神经网络模型,输入是一个序列音符,输出是一个新的音符序列。具体来说,该函数会随机选择一个序列作为起始点,然后根据输入的序列预测下一个音符,继续预测下一个音符,直至生成700个音符。这个函数的实现过程中,会读取参数文件并载入训练所得最佳参数文件的神经网络来预测新的音符。最终,返回一个新的音符序列。
相关问题
解释def generate_individual(num_cities):
`generate_individual(num_cities)` 是一个函数,它的作用是生成一个由 `num_cities` 个元素组成的列表,每个元素代表一个城市的编号。这个列表被称为一个“个体”,它代表了一个解决方案。
在遗传算法等优化算法中,通常会将一个问题的解决方案表示为一组个体,然后通过进化(遗传操作、变异操作等)来不断改进这些个体,以期望得到更优的解决方案。
函数 `generate_individual(num_cities)` 的具体实现可能因应用场景而有所不同,下面是一个简单的示例实现,它会生成一个长度为 `num_cities` 的随机排列:
```python
import random
def generate_individual(num_cities):
return random.sample(range(num_cities), num_cities)
```
这个实现用到了 Python 的 `random.sample()` 函数,它可以从指定的序列中随机选取指定数量的元素并返回一个新的列表,不同于 `random.shuffle()` 函数,它不会改变原序列。
#生成一个最长长度为max_length的句子def generate_text(self, max_length):
好的,我理解你想要让我实现一个在指定最大长度下生成句子的方法。这个方法可以使用ChitGPT模型生成文本,同时限制最大长度,以确保生成的文本不会太长。
以下是一个示例代码,它接受一个整数参数max_length,并返回一个长度不超过max_length的句子:
```python
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
class ChitGPT:
def __init__(self):
self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
self.model.to(self.device)
def generate_text(self, max_length):
prompt = ""
while not prompt:
prompt = input("Input your prompt: ")
encoded_prompt = self.tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(self.device)
output_sequences = self.model.generate(
input_ids=encoded_prompt,
max_length=max_length + len(encoded_prompt[0]),
temperature=0.7,
top_k=0,
top_p=0.9,
repetition_penalty=1.5,
do_sample=True,
num_return_sequences=1,
)
generated_sequence = output_sequences[0].tolist()
text = self.tokenizer.decode(generated_sequence, clean_up_tokenization_spaces=True)
text = text[: text.find(self.tokenizer.eos_token)]
return text
```
这个方法首先会要求用户输入一个prompt,然后使用ChitGPT模型生成一个文本序列。生成的文本序列会被转换成可读的字符串,并返回给调用者。注意,我们在生成文本时使用了一些参数,例如temperature、top_k、top_p和repetition_penalty,这些参数可以控制生成文本的多样性和质量。