note_to_int = dict((note, number) for number, note in enumerate(pitchnames))的意思
时间: 2024-04-26 08:23:05 浏览: 13
这行代码的作用是:将音符名称映射到整数,具体来说,代码中的enumerate()函数可以为pitchnames中的每个元素(即音符名称)分配一个唯一的整数编号,同时将音符名称作为键,将整数编号作为值,存储在一个字典中。代码中的dict()函数可以用于创建一个新的字典,(note, number) for number, note in enumerate(pitchnames)是一个列表推导式,用于遍历pitchnames中的每个元素并为其分配唯一的整数编号。最终,代码将这个新的字典赋值给了变量note_to_int,这个字典可以将音符名称映射到整数。
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note_to_int = dict((note, number) for number, note in enumerate(sorted(set(notes)))) int_to_note = dict((number, note) for number, note in enumerate(sorted(set(notes))))
这段代码是将音符映射为整数,方便后续的处理。首先,将音符序列notes中出现的所有不同的音符进行去重并排序,然后使用enumerate函数对其进行编号并构建字典,将音符作为键,编号作为值,即note_to_int;同时,也可以将编号作为键,音符作为值,构建int_to_note字典,方便后续还原。这样做的好处是将音符转换为数字,方便计算机处理和存储,加速模型的训练和推理。
def prepare_sequences(notes, n_vocab): sequence_length = 100 pitchnames = sorted(set(notes)) note_to_int = dict((note, number) for number, note in enumerate(pitchnames)) network_input = [] network_output = [] # 创建输入序列和输出序列 for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1): sequence_in = notes[i:i + sequence_length] sequence_out = notes[i + sequence_length] network_input.append([note_to_int[char] for char in sequence_in]) network_output.append(note_to_int[sequence_out]) n_patterns = len(network_input) # 将输入序列转换为 LSTM 的三维格式 network_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1)) # 将输出序列转换为 one-hot 编码 network_output = np_utils.to_categorical(network_output) return (network_input, network_output)的意思
这段代码是用于将音符序列转换为神经网络的输入和输出格式的函数。具体实现步骤如下:
- 确定序列长度,这里是100;
- 找到所有不同的音符,并将它们按字典序排序;
- 创建一个将音符映射为数字的字典;
- 创建两个空列表,分别用于存储输入序列和输出序列;
- 遍历整个音符序列,每次取出长度为sequence_length的一段作为输入,以及紧接着这段音符的下一个音符作为输出。将输入序列和输出序列转换为数字序列,并分别加入到之前创建的两个列表中;
- 将输入序列转换为LSTM模型需要的三维格式,即 (样本数, 时间步长, 特征数),这里的特征数是1;
- 将输出序列转换为one-hot编码,以便于神经网络的训练;
- 返回格式化后的输入序列和输出序列。