data_seq = np.load(graph_signal_matrix_filename，'utf-8')

这段代码可能会出错，因为 `np.load()` 函数的第二个参数应该是 `allow_pickle=True` 或者 `allow_pickle=False`，而不是 `'utf-8'`。如果想要指定编码方式，可以使用 `np.loadtxt()` 函数。所以，正确的代码应该是：

data_seq = np.load(graph_signal_matrix_filename, allow_pickle=True)

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data_seq = np.load(graph_signal_matrix_filename)['data']

这行代码使用了NumPy库加载了一个名为`graph_signal_matrix_filename`的文件，其中的数据存储在`data_seq`变量中。根据文件的扩展名，这可能是一个NumPy二进制文件（`.npy`）或NumPy压缩文件（`.npz`）。在加载完成后，可以使用`data_seq`变量来访问和操作存储在文件中的数据。

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。