对 n_notes 进行 argmax 操作，得到每个音符的索引值。

好的，您的问题是对n_notes进行argmax操作，得到每个音符的索引值。那么首先，argmax操作是求一个向量或矩阵中最大值的索引，因此我们需要先把n_notes转化为向量或矩阵。假设n_notes是一个一维列表，我们可以使用numpy库中的argmax函数来实现这个操作，具体代码如下：

import numpy as np

n_notes = [0.1, 0.5, 0.2, 0.3, 0.8, 0.6, 0.9, 0.4, 0.7]

# 将列表转化为numpy数组
n_notes_array = np.array(n_notes)

# 对n_notes进行argmax操作，得到每个音符的索引值
max_index = np.argmax(n_notes_array)

print(max_index)

这段代码中，首先将n_notes列表转化为numpy数组，然后使用np.argmax函数对该数组进行argmax操作，得到最大值的索引max_index。最后将max_index打印出来即可。

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def crossentropy_loss(x_true,x_pred): pred_items = tf.reshape(x_pred[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations]) true_items = tf.reshape(x_true[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations])#bz,n_notes,n_durations items_loss = categorical_crossentropy(true_items,pred_items,True,axis=-1)#bz,n_notes items_weights = tf.gather(durations_weights,tf.argmax(true_items,axis=-1),axis=0)#bz,n_notes items_loss = tf.reduce_mean(items_loss * items_weights,axis=1)#bz pred_offsets = x_pred[:,-n_offsets:] true_offsets = x_true[:,-n_offsets:] offset_loss = categorical_crossentropy(true_offsets,pred_offsets,True,axis=-1)#bz loss = items_loss + offset_loss return tf.reduce_mean(loss)

这段代码定义了一个名为crossentropy_loss()的函数，用于计算模型的交叉熵损失。该函数接受两个参数，x_true和x_pred，分别表示真实标签和模型预测结果。具体来说，该函数首先通过tf.reshape()函数将预测结果和真实标签转换为三维矩阵形式，其中第一维表示批次大小，第二维表示音符个数，第三维表示持续时间个数。接着，通过categorical_crossentropy()函数计算音符和持续时间的交叉熵损失。在计算音符损失时，该函数还利用了一个名为durations_weights的数组，它包含了所有持续时间类型的权重，用于对不同类型的持续时间进行加权。最后，该函数将音符和偏移量的损失相加，得到模型的总损失。

for i in range(generate_length): output = model.predict(inputs[np.newaxis,:,:])[0] offsets = np.argmax(output[-len(offsets_vocab):]) offsets = Fraction(offsets_vocab[offsets]) n_notes = np.reshape(output[:len(offsets_vocab)*len(durations_vocab)],(len(offsets_vocab),len(durations_vocab))) n_notes = np.argmax(n_notes,axis=-1) for idx,note_durations in enumerate(n_notes): duration = Fraction(durations_vocab[note_durations]) cur_step = offsets + last_step if duration != 0: note = NoteClass.Note(notes_vocab[idx]) note.offset = cur_step note.duration = Duration(quarterLength=duration) #print(idx, note.offset,note.duration) notes_list.append(note) last_step = cur_step stream = Stream(notes_list) stream.write("midi","output_midi01.mid")

这段代码是一个用于生成 MIDI 音乐的函数。它的输入参数包括一个训练好的模型、输入序列和生成长度。函数通过输入序列生成一段长度为 generate_length 的 MIDI 音乐。具体实现过程如下：

1. 使用模型预测输出，得到一个形状为 (1,seq_length,feature_dim) 的输出张量 output。
2. 从 output 中提取出偏移量 offsets，偏移量用于计算每个音符的起始时间。
3. 从 output 中提取出音符数和持续时间数，得到一个形状为 (n_notes,n_durations) 的张量 n_notes。
4. 对 n_notes 进行 argmax 操作，得到每个音符的索引值。
5. 遍历每个索引值，根据偏移量和持续时间计算该音符的起始时间和持续时间，并将音符加入到音符列表 notes_list 中。
6. 生成一个 MIDI 流 stream，并将 notes_list 写入到 stream 中。
7. 将 stream 输出为 MIDI 文件。