def define_generator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) x = layers.Dense(256)(inputs) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(SEQ_LEN * NUM_CLASSES, activation='tanh')(x) outputs = layers.Reshape((SEQ_LEN, NUM_CLASSES))(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='generator') return model # 定义判别器模型 def define_discriminator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(SEQ_LEN, NUM_CLASSES)) x = layers.Flatten()(inputs) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.Dense(256)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) # 注意这里输出为1，表示真假 outputs = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='discriminator') return model # 定义GAN模型 def define_gan(generator, discriminator): # 将判别器设置为不可训练 discriminator.trainable = False # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) # 生成音符和和弦 outputs = generator(inputs) # 判断音符和和弦是否为真实的 real_or_fake = discriminator(outputs) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, real_or_fake, name='gan') return model

这是一个GAN（生成对抗网络）的代码实现，包括生成器、判别器和GAN模型的定义。其中生成器通过输入一个潜在向量，生成长度为SEQ_LEN，类别数为NUM_CLASSES的音符和和弦序列。判别器则接收一个长度为SEQ_LEN，类别数为NUM_CLASSES的音符和和弦序列，输出一个表示真假的标量。GAN模型结合了生成器和判别器，通过训练生成器生成更加逼真的音符和和弦序列，同时训练判别器区分真实和生成的序列。这种GAN模型的应用可以用于音乐生成等领域。