def prepare_sequences(notes, num_pitch): # 从midi中读取的notes和所有音符的数量 """ 为神经网络提供好要训练的序列 """ sequence_length = 100 # 序列长度 # 得到所有不同音高的名字 pitch_names = sorted(set(item for item in notes)) # 把notes中的所有音符做集合操作，去掉重复的音，然后按照字母顺序排列 # 创建一个字典，用于映射 音高 和 整数 pitch_to_int = dict((pitch, num) for num, pitch in enumerate(pitch_names)) # 枚举到pitch_name中 # 创建神经网络的输入序列和输出序列 network_input = [] network_output = [] for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1): # 循环次数，步长为1 sequence_in = notes[i:i + sequence_length] # 每次输入100个序列，每隔长度1取下一组，例如：(0,100),(1,101),(50,150) sequence_out = notes[i + sequence_length] # 真实值，从100开始往后 network_input.append([pitch_to_int[char] for char in sequence_in]) # 列表生成式 # 把sequence_in中的每个字符转为整数（pitch_to_int[char]）放到network_input network_output.append(pitch_to_int[sequence_out]) # 把sequence_out的一个字符转为整数 n_patterns = len(network_input) # 输入序列长度 # 将输入序列的形状转成神经网络模型可以接受的 network_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1)) # 输入，要改成的形状 # 将输入标准化，归一化 network_input = network_input / float(num_pitch) # 将期望输出转换成{0，1}布尔矩阵，配合categorical_crossentrogy误差算法的使用 network_output = tf.keras.utils.to_categorical(network_output) # keras中的这个方法可以将一个向量传进去转成布尔矩阵，供交叉熵的计算 return network_input, network_output

这段代码是用于为神经网络提供训练序列的函数，输入参数包括midi中读取的音符列表和所有音符的数量。函数首先会将所有不同的音高名字按字母顺序排列，并创建一个字典用于将音高映射到整数。接下来，函数会根据给定的序列长度，将输入的音符列表划分为许多长度为序列长度的片段，每次取下一组的步长为1。对于每个片段，函数会将其转换为整数列表，并将接下来一个音符转换为整数作为真实值。最后，函数将输入和期望输出进行标准化和转换，以便于神经网络的训练和计算交叉熵误差。

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def create_inout_sequences(input_data, tw):

def create_inout_sequences(input_data, tw) 是一个函数，它接受两个参数 input_data 和 tw。

input_data 是输入的数据，可以是一个列表、数组或其他数据结构。该参数表示原始数据，用于生成输入和输出序列。

tw 是一个整数参数，表示时间窗口的大小。时间窗口是用来定义输入序列和输出序列的长度。

该函数的作用是将输入数据 input_data 划分为输入序列和输出序列。输入序列的长度是时间窗口 tw，输出序列的长度是 1。函数返回一个包含输入序列和输出序列的列表。

具体实现时，函数根据时间窗口大小 tw，从输入数据 input_data 中截取连续的 tw 个元素作为一个输入序列，然后将该输入序列的下一个元素作为输出序列的值。这样，每个输入序列都会有一个对应的输出序列。

例如，假设输入数据 input_data 为 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，时间窗口 tw 为 3，则生成的输入序列和输出序列分别为：

输入序列 [1, 2, 3]，输出序列 4
输入序列 [2, 3, 4]，输出序列 5
输入序列 [3, 4, 5]，输出序列 6
输入序列 [4, 5, 6]，输出序列 7
输入序列 [5, 6, 7]，输出序列 8
输入序列 [6, 7, 8]，输出序列 9
输入序列 [7, 8, 9]，输出序列 10

最后，将所有生成的输入序列和输出序列存储在列表中并返回。

def preprocess_data(data): # 将音符和和弦分开 notes, chords = [], [] for seq in data: notes.append(seq[:, :NUM_CLASSES]) chords.append(seq[:, NUM_CLASSES:]) notes = np.array(notes) chords = np.array(chords) # 对音符序列进行one-hot编码 notes = to_categorical(notes, num_classes=NUM_CLASSES) # 对和弦序列进行编码 chords = np.argmax(chords, axis=-1) # 对音符和和弦序列进行填充 notes = pad_sequences(notes, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') chords = pad_sequences(chords, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') return notes, chords

这是一个用于预处理音符和和弦数据的函数，其中有几个步骤：

1. 将原始数据中的音符和和弦分开存储。
2. 对音符序列进行 one-hot 编码，使其可以被神经网络直接处理。
3. 对和弦序列进行编码，将其转换为整数表示。
4. 对音符和和弦序列进行填充，使它们的长度一致，便于神经网络进行处理。

函数的输入是原始数据，输出是经过预处理后的音符和和弦序列。其中，NUM_CLASSES 表示音符或和弦的数量，SEQ_LEN 表示序列的长度。