_n_notes, _n_durations = note_arr.shape[1:]

这行代码中，`note_arr` 是一个二维的 numpy 数组，表示音符序列。它的形状为 `(n_samples, n_notes, n_durations)`，其中 `n_samples` 表示样本数，`n_notes` 表示每个样本中包含的音符数，`n_durations` 表示每个样本中每个音符可能的持续时间数。因此，`note_arr.shape[1:]` 表示从第二维开始的所有维度的形状，也就是 `(n_notes, n_durations)`。

这行代码的作用是将 `note_arr` 的第二维和第三维的形状分别赋值给变量 `_n_notes` 和 `_n_durations`。这样做是为了方便后面的代码对音符序列的处理。

相关问题

def load_dataset(seq_len,batch_size=32): note_arr = np.load("notes_array.npy") _n_notes, _n_durations = note_arr.shape[1:] offset_arr = np.load("offsets_array.npy") _n_offsets = offset_arr.shape[1] note_arr = np.reshape(note_arr, (note_arr.shape[0], -1)) note_data = np.concatenate([note_arr, offset_arr], axis=-1) _n_embeddings = note_data.shape[-1]

这段代码定义了一个名为load_dataset()的函数，用来加载音符和节奏序列数据集。它首先从文件中加载note_arr、offset_arr数组，这两个数组分别表示音符和节奏序列的二维矩阵形式。然后，通过np.concatenate()函数将这两个数组按列合并成一个新的数组note_data，其中每个元素都表示一个音符或节奏的特征向量。接着，通过np.reshape()函数将note_arr数组转换成二维矩阵形式，方便后续处理。最后，该函数返回了经过预处理和划分后的数据集dataset，以及音符、节奏和偏移量的个数n_notes、n_durations和n_offsets，以及嵌入向量的维度n_embeddings。

note_arr = np.reshape(note_arr, (note_arr.shape[0], -1)) note_data = np.concatenate([note_arr, offset_arr], axis=-1)

这两行代码的作用是将 `note_arr` 和 `offset_arr` 合并成一个新的 numpy 数组 `note_data`，用于训练模型。

首先，`note_arr` 通过 `np.reshape` 函数被重新构造成一个新的形状 `(note_arr.shape[0], -1)` 的数组。其中，`note_arr.shape[0]` 表示样本数，`-1` 表示其余所有维度的元素数量将被自动计算得出。这里的目的是将 `note_arr` 中的后两维（即音符和持续时间）合并成一个维度，以方便后面的处理。

然后，`note_arr` 和 `offset_arr` 通过 `np.concatenate` 函数在最后一个维度上进行合并。这里的 `axis=-1` 表示在最后一个维度上进行合并，也就是将 `offset_arr` 中的偏移量添加到 `note_arr` 中的音符和持续时间后面。

最终，得到的 `note_data` 形状为 `(n_samples, n_notes * (n_durations + 1))`，其中 `n_notes * (n_durations + 1)` 表示每个样本中所有音符和它们的偏移量所占的总元素数量。