编写代码依据读取到的MIDI文件数据，构造训练和验证数据集，并说明数据集构造过程。

对于构造训练和验证数据集，一般可以按照以下步骤进行操作：

1.读取MIDI文件数据：使用Python中的 `pretty_midi` 库来读取MIDI文件数据，获取其中的音符、音高、时长、强度等信息。

2.数据预处理：将读取到的MIDI文件数据进行预处理，转化为神经网络可以接受的形式。如将音符编码为数字，将时长、强度等信息进行归一化处理。

3.构造训练和验证数据集：将预处理后的数据集按照一定的比例分为训练和验证两个数据集。可以使用Python中的 `train_test_split` 函数来进行划分。

4.数据集输入模型：将构造好的训练和验证数据集输入到模型中进行训练和验证。

需要注意的是，在构造数据集的过程中，需要注意避免过拟合问题的发生，对于数据集的随机性也需要进行适当的调整。同时，对于MIDI文件的数据读取和预处理过程需要编写相应的代码实现。