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时间: 2023-07-30 14:05:36 浏览: 39
这段文本看起来像是一个数据结构的部分内容,里面包含了一些 key-value 对。但是这段文本缺少一些关键信息,比如缺少了 key-value 对中的 value,也没有说明这段文本的上下文和用途。因此,我无法判断这段文本是否有问题,也无法提供有效的解决方案。如果你能提供更多上下文或者明确问题,我会尽力回答。
相关问题
NameError: name 'load_model' is not defined
对不起,我漏掉了一些代码。在使用`load_model`函数之前,需要从`keras.models`中导入`load_model`函数。修改代码如下:
```python
import librosa
import numpy as np
import os
from keras.models import load_model
# 定义CQT的参数
cqt_params = {
'hop_length': 512,
'n_bins': 252,
'bins_per_octave': 36,
'sr': 22050,
'fmin': 55,
'normalize_magnitude': True
}
# 加载训练好的模型
model = load_model('instrument_classifier.h5')
# 定义标签
labels = ['bass', 'cello', 'clarinet', 'flute', 'guitar', 'organ', 'piano', 'saxophone', 'trumpet', 'violin']
# 定义测试音频文件夹路径
test_folder = './test/'
# 遍历测试文件夹内的所有音频文件
for filename in os.listdir(test_folder):
# 加载音频文件
audio, sr = librosa.load(test_folder + filename, sr=cqt_params['sr'])
# 计算CQT
cqt = np.abs(librosa.cqt(audio, **cqt_params))
# 将CQT转换成模型所需的形状
cqt = np.transpose(cqt)
cqt = np.expand_dims(cqt, axis=0)
# 使用模型进行预测
prediction = model.predict(cqt)[0]
# 打印预测结果
predicted_label = labels[np.argmax(prediction)]
print('Predicted label for', filename, ':', predicted_label)
```
这段代码将从`keras.models`中导入`load_model`函数,并使用该函数来加载训练好的模型。
如何使用{self.state_ph: np.expand_dims()}生成(1, 2)的形状
如果要使用 {self.state_ph: np.expand_dims()} 生成形状为 (1,2) 的数据,可以按照以下方式进行:
```
state = np.array([1,2]) # 假设 state 是形状为 (2,) 的 numpy 数组
state = np.expand_dims(state, axis=0) # 将其扩展为形状为 (1,2) 的 numpy 数组
action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph: state})
```
在这里,首先创建一个形状为 (2,) 的 numpy 数组 state,然后使用 np.expand_dims() 将其扩展为形状为 (1,2) 的 numpy 数组。然后,将该数组传递给 self.state_ph 占位符,使用 self.sess.run() 方法运行 actor_net 模型的输出,得到模型预测的动作 action。由于 self.sess.run() 返回的是一个形状为 (1,1,action_dim) 的 numpy 数组,因此需要使用 np.squeeze() 函数将其转换为形状为 (action_dim,) 的 numpy 数组,以便于后续处理。
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