本文整理汇总了Python中datasets.sparse_pianoroll_to_dense方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python datasets.sparse_pianoroll_to_dense方法的具体用法？Python datasets.sparse_pianoroll_to_dense怎么用？Python datasets.sparse_pianoroll_to_dense使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类datasets的用法示例。
在下文中一共展示了datasets.sparse_pianoroll_to_dense方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: main
# 需要导入模块: import datasets [as 别名]
# 或者: from datasets import sparse_pianoroll_to_dense [as 别名]
def main(unused_argv):
if FLAGS.out_file is None:
FLAGS.out_file = FLAGS.in_file
with tf.gfile.Open(FLAGS.in_file, 'r') as f:
pianorolls = pickle.load(f)
dense_pianorolls = [sparse_pianoroll_to_dense(p, MIN_NOTE, NUM_NOTES)[0]
for p in pianorolls['train']]
# Concatenate all elements along the time axis.
concatenated = np.concatenate(dense_pianorolls, axis=0)
mean = np.mean(concatenated, axis=0)
pianorolls['train_mean'] = mean
# Write out the whole pickle file, including the train mean.
pickle.dump(pianorolls, open(FLAGS.out_file, 'wb'))