python中note.shape

在Python中，`note.shape`通常不是一个有效的属性。如果你是指NumPy数组或者Pandas数据框的形状，你可以使用`.shape`属性来获取其维度。例如，对于一个NumPy数组`note`，你可以使用`note.shape`来获取其形状。如果你提供更多关于`note`的背景信息，我可以给你更详细的回答。

相关问题

def data_loader(): while 1: idx = random.randint(0, note_len- 1 -seq_len -1) x_input = note_data[idx:idx+seq_len] x_output = note_data[idx+seq_len] #print(x_input.shape,x_output.shape) yield tf.convert_to_tensor(x_input,dtype=tf.float32),tf.convert_to_tensor(x_output,dtype=tf.float32) return tf.data.Dataset.from_generator(data_loader,output_types=(tf.float32,tf.float32)).prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE).batch(batch_size),_n_embeddings,_n_notes,_n_durations,_n_offsets的意思

这段代码定义了一个名为 `data_loader` 的 Python 生成器函数，用于生成用于训练模型的数据。该函数使用了一个无限循环语句，每次通过 `random.randint` 生成一个随机数 `idx`，然后将 `note_data` 中从 `idx` 开始的长度为 `seq_len` 的数据作为输入 `x_input`，将 `note_data` 中 `idx+seq_len` 位置的数据作为输出 `x_output`，并将它们转换为 TensorFlow 的 `tf.Tensor` 类型。然后，使用 `yield` 语句将 `x_input` 和 `x_output` 返回给调用方。在函数最后，使用 `tf.data.Dataset.from_generator` 方法将 `data_loader` 函数转换为 TensorFlow 的数据集对象，并设置输出类型为 `(tf.float32, tf.float32)`，表示输入和输出都是浮点数类型。最后，使用 `prefetch` 方法指定数据集的缓存大小为 `tf.data.AUTOTUNE`，表示 TensorFlow 会自动选择缓存大小，使用 `batch` 方法指定每个批次的大小为 `batch_size`，并返回数据集对象以及一些统计信息 `_n_embeddings`、`_n_notes`、`_n_durations` 和 `_n_offsets`。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Adminis\Desktop\practice\颜色校正方法\main.py", line 61, in <module> img = auto_whiteBalance(img_data) File "C:\Users\Adminis\Desktop\practice\颜色校正方法\main.py", line 20, in auto_whiteBalance L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(np.int)) File "C:\Users\Adminis\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'. `np.int` was a deprecated alias for the builtin `int`. To avoid this error in existing code, use `int` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. When replacing `np.int`, you may wish to use e.g. `np.int64` or `np.int32` to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

这个错误是由于您在代码中使用了`np.int`，而在新版本的NumPy中，`np.int`已被弃用。为了避免这个错误，您可以将`np.int`替换为Python内置的`int`。这样做不会改变任何行为并且是安全的。如果您希望指定精度，可以使用`np.int64`或`np.int32`等。您还可以查看NumPy的发布说明链接，了解更多关于这个问题的详细信息。

修改代码中的部分示例：

L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(int))

请尝试使用上述修改后再次运行代码，看看问题是否得到解决。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据细节，以便我能够更好地帮助您解决问题。