def build_discriminator(): 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(1, activation='sigmoid')(x) model = Model(model_input, x) return model

这是一个判别器模型的构建函数，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。模型的输出是一个二元分类结果，表示输入序列是否是真实的音乐序列。

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二元分类结果，其中1表示输入序列是真实的音乐序列，0表示输入序列是生成器生成的假序列。

构建判别器模型的代码如下：

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

def build_discriminator():
    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(1, activation='sigmoid')(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。