#for seq in data: #seq = int(seq) #notes.append(seq[:, :NUM_CLASSES]) #chords.append(seq[:, NUM_CLASSES:]) #notes = np.array(notes) #chords = np.array(chords)

这段代码看起来像是在从某个数据集中读取序列数据，并将其分为音符和和弦两个部分。其中`seq`可能是一个多维数组，第一维是序列的长度，第二维是每个时间步的特征向量，其中前`NUM_CLASSES`个特征代表音符，后面的特征代表和弦。

具体来说，代码中的循环遍历了数据集中的每个序列，将每个序列中的音符和和弦部分分别提取出来，并添加到`notes`和`chords`两个列表中。然后将`notes`和`chords`转换为NumPy数组。

这段代码的具体实现可能需要根据数据集的格式进行调整，同时需要注意`NUM_CLASSES`的值应该与数据集中的音符和和弦特征的数量相同。