notes, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre'被标为意外实参

时间: 2023-12-12 17:03:13 浏览: 41
这个错误可能是因为您在调用 `pad_sequences` 函数时,传入了不支持的参数。具体来说,`notes` 参数是正确的输入序列,而 `maxlen`、`padding` 和 `truncating` 是 `pad_sequences` 函数的可选参数,应该作为关键字参数传入。 因此,正确的调用方式应该是: ```python notes = pad_sequences(notes, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') ``` 其中,`maxlen`、`padding` 和 `truncating` 都是关键字参数,应该用 `key=value` 的形式进行传递,而不是放在 `notes` 参数的后面。 如果您仍然遇到问题,可以检查您的代码是否正确导入了 `pad_sequences` 函数所在的模块,或者查看您的 Keras 版本是否正确安装。
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def preprocess_data(data): # 将音符和和弦分开 notes, chords = [], [] for seq in data: notes.append(seq[:, :NUM_CLASSES]) chords.append(seq[:, NUM_CLASSES:]) notes = np.array(notes) chords = np.array(chords) # 对音符序列进行one-hot编码 notes = to_categorical(notes, num_classes=NUM_CLASSES) # 对和弦序列进行编码 chords = np.argmax(chords, axis=-1) # 对音符和和弦序列进行填充 notes = pad_sequences(notes, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') chords = pad_sequences(chords, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') return notes, chords

这是一个用于预处理音符和和弦数据的函数,其中有几个步骤: 1. 将原始数据中的音符和和弦分开存储。 2. 对音符序列进行 one-hot 编码,使其可以被神经网络直接处理。 3. 对和弦序列进行编码,将其转换为整数表示。 4. 对音符和和弦序列进行填充,使它们的长度一致,便于神经网络进行处理。 函数的输入是原始数据,输出是经过预处理后的音符和和弦序列。其中,NUM_CLASSES 表示音符或和弦的数量,SEQ_LEN 表示序列的长度。

def preprocess_data(note, default_value=1): note_to_int = dict((notes, chords) for notes, chords in enumerate(note)) note_to_number = {'C4': 60, 'D4': 62, 'E4': 64, 'F4': 65, 'G4': 67, 'A4': 69, 'B4': 71} # 将音符和和弦分开 notes, chords = [], [] notes.append([note_to_int.get(char, default_value) for char in note]) chords.append([note_to_int.get(char, default_value) for char in note]) # 对音符序列进行one-hot编码 notes = to_categorical(notes, num_classes=NUM_CLASSES) for seq in note: seq = 'C4' if seq.isnumeric(): seq = int(seq) else: # 处理无效的序列字符串 pass seq = note_to_number[seq] seq = int(seq) notes.append(seq[:, :NUM_CLASSES]) chords.append(seq[:, NUM_CLASSES:]) # 对和弦序列进行编码 chords = np.argmax(chords, axis=-1) notes = np.array(notes) chords = np.array(chords) # 对音符和和弦序列进行填充 notes = pad_sequences(notes, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') chords = pad_sequences(chords, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') return notes, chords

这段代码是一个音乐数据预处理函数,它将音符和和弦分开,对音符进行one-hot编码,对和弦进行编码,并对音符和和弦进行填充。其中,参数note是一个音符序列,default_value是一个默认值,note_to_int和note_to_number是两个字典,用于将音符和数字进行映射。该函数的返回值为notes和chords,它们分别是经过处理后的音符和和弦序列。

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tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

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