def train(): notes = get_notes() # 得到所有不重复的音调数目 num_pitch = len(set(notes)) network_input, network_output = prepare_sequences(notes, num_pitch) model = network_model(network_input, num_pitch) # 输入，音符的数量，训练后的参数文件(训练的时候不用写) filepath = "02weights-{epoch:02d}-{loss:.4f}.hdf5" # 用checkpoint(检查点)文件在每一个Epoch结束时保存模型的参数 # 不怕训练过程中丢失模型参数，当对loss损失满意的时候可以随时停止训练 checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath, # 保存参数文件的路径 monitor='loss', # 衡量的标准 verbose=0, # 不用冗余模式 save_best_only=True, # 最近出现的用monitor衡量的最好的参数不会被覆盖 mode='min' # 关注的是loss的最小值 ) callbacks_list = [checkpoint] # callback = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(scheduler) # 用fit方法来训练模型 model.fit(network_input, network_output, epochs=50, batch_size=64, callbacks=callbacks_list) # 输入，标签（衡量预测结果的），轮数，一次迭代的样本数，回调 # model.save(filepath='./model',save_format='h5')

这段代码看起来是一个音乐生成模型的训练过程。它首先调用 `get_notes()` 函数来获取所有的音符序列，然后通过 `prepare_sequences()` 函数将这些音符序列处理成神经网络的输入和输出格式。接着，它定义了一个神经网络模型，并使用 `ModelCheckpoint()` 回调函数在每个 epoch 结束时保存模型的参数。最后，使用 `fit()` 方法来训练模型，其中包括训练数据、标签、训练轮数、批次大小和回调函数。在训练过程中，模型的参数会被保存在 `filepath` 路径下。