我正在为一个课程做一个项目，我正在尝试创建一个学习音乐并创建自己的音乐的算法。
我在如何设置数据以将其输入 LSTM 时遇到问题。
单个训练示例由一个和弦组成，该和弦是一个二进制值的向量，该向量基于以 MIDI 形式按下的键（索引 0-127），一个表示音符持续时间、节拍强度、拍号分子的值，以及拍号的分母，以及由单位数表示的调号
所以一个例子可能看起来像
结果是一个 132x1 的向量
我在概念化如何将这种数据类型输入 LSTM 时遇到了麻烦。做一个线性输出没有多大意义，但我认为我也不能直接单热这个向量。
你应该问问自己——你是在教一种算法来演奏和弦还是演奏音乐？另外，你想在这里预测什么？
在我看来，您需要创建一系列和弦的输入数据，并且您的标签是曲调中的下一个和弦。所以你应该设计一个神经网络，接收一系列和弦，并告诉你序列中的下一个和弦，将其添加回输入序列并选择下一个和弦，将其添加回输入序列等等。接下来你知道，你有一个可以播放音乐的神经网络。
如果您使用的是 Tensorflow，则创建维度的输入张量，如下所示：
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, timesteps, input_size], name='inputs')