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`。

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rand_idx = random.randint(0, len(self.train_data)-rand_num) 代码意思

这段代码的作用是随机生成一个索引 `rand_idx`，用于从 `self.train_data` 中选择一部分数据作为训练集。具体来说，这个代码会从 0 到 `len(self.train_data)-rand_num` 之间（包括两端）随机生成一个整数 `rand_idx`，然后选取从 `rand_idx` 开始、长度为 `rand_num` 的一个子序列作为训练集。

其中，`self.train_data` 是一个数据集，`rand_num` 是一个给定的整数，表示训练集的大小。这段代码假设 `self.train_data` 中至少有 `rand_num` 条数据，否则会抛出 `IndexError` 异常。另外，这个代码中使用了 Python 的内置函数 `len` 来获取 `self.train_data` 的长度。

rand_idx = random.randint（0，20）

这段代码的作用是随机生成一个介于 0 和 20 之间的整数，并将其赋值给变量 `rand_idx`。具体来说，`random.randint(0, 20)` 会生成一个随机整数，这个整数的范围是从 0 到 20（包括 0 和 20）之间的整数。因此，`rand_idx` 的值会是一个介于 0 和 20 之间的整数。