_n_offsets = offset_arr.shape[1]

这行代码中，`offset_arr` 是一个二维的 numpy 数组，表示每个音符在序列中的偏移量。它的形状为 `(n_samples, n_notes)`，其中 `n_samples` 表示样本数，`n_notes` 表示每个样本中包含的音符数。因此，`offset_arr.shape[1]` 表示从第二维开始的形状中的第一个维度，也就是 `n_notes`。

这行代码的作用是将 `offset_arr` 的第二维的形状赋值给变量 `_n_offsets`。这样做是为了方便后面的代码对每个音符的偏移量进行处理。

相关问题

def load_dataset(seq_len,batch_size=32): note_arr = np.load("notes_array.npy") _n_notes, _n_durations = note_arr.shape[1:] offset_arr = np.load("offsets_array.npy") _n_offsets = offset_arr.shape[1] note_arr = np.reshape(note_arr, (note_arr.shape[0], -1)) note_data = np.concatenate([note_arr, offset_arr], axis=-1) _n_embeddings = note_data.shape[-1]

这段代码定义了一个名为load_dataset()的函数，用来加载音符和节奏序列数据集。它首先从文件中加载note_arr、offset_arr数组，这两个数组分别表示音符和节奏序列的二维矩阵形式。然后，通过np.concatenate()函数将这两个数组按列合并成一个新的数组note_data，其中每个元素都表示一个音符或节奏的特征向量。接着，通过np.reshape()函数将note_arr数组转换成二维矩阵形式，方便后续处理。最后，该函数返回了经过预处理和划分后的数据集dataset，以及音符、节奏和偏移量的个数n_notes、n_durations和n_offsets，以及嵌入向量的维度n_embeddings。

x_note = [] x_offset = [] for press_time_dict in midi_list: last_offset = Fraction(0, 1) sorted_keys = sorted(press_time_dict.keys(), key=lambda t: float(Fraction(t))) for i, key in enumerate(sorted_keys): note_arr = np.zeros(shape=(len(total_keys), len(duration_keys)), dtype=np.float32) for note, duration in press_time_dict[key]: note_arr[total_keys.index(note), duration_keys.index(duration)] = 1. note_arr[np.max(note_arr, axis=-1) == 0., duration_keys.index('0')] = 1. cur_offset = Fraction(key) x_offset.append(str(cur_offset - last_offset)) last_offset = cur_offset x_note.append(note_arr) x_note = np.stack(x_note, axis=0) offset_keys = list(set(x_offset)) x_offset_idx = np.array([offset_keys.index(offset_type) for offset_type in x_offset]) x_offset = np.eye(len(offset_keys), dtype=np.int32)[x_offset_idx] x_offset = np.array(x_offset, dtype=np.float32) np.save("notes_array.npy", x_note) np.save("offsets_array.npy", x_offset) np.save("note_keys_dict.npy", total_keys) np.save("note_offsets_dict.npy", offset_keys) np.save("note_durations_dict.npy", duration_keys)

这段代码的作用是将`midi_list`列表中的所有键值对转换为神经网络的输入格式。具体来说，它将每个键值对转换为一个二维数组，其中每行表示一个音符，每列表示一个持续时间。对于每个键值对，它还将其对应的偏移量记录在`x_offset`列表中。

在代码的第一部分中，它遍历`midi_list`中的每个键值对，并按照键的顺序将其排序。然后，它遍历排序后的键，并将其转换为一个二维数组。对于每个音符，它使用`total_keys`和`duration_keys`中的索引来确定其在数组中的位置，并将该位置的值设置为1。如果一个音符在该键值对中没有出现，则该位置的值为0。对于每个键值对，它还将持续时间为0的音符设置为1，以使这些音符可以被正确地处理。

在代码的第二部分中，它使用`x_offset`列表中的偏移量将每个键值对与其之前的键值对分开。然后，它将`x_note`和`x_offset`转换为NumPy数组，并将它们保存在`.npy`文件中。最后，它将`total_keys`、`offset_keys`和`duration_keys`保存为`.npy`文件，以便在模型训练过程中使用。