how many instances of "a" are there in:
q: какую модель использовать для предсказания последовательности цифр в массиве у меня есть массив в котором хранятся цифры к примеру - [3,45,1,123 и т.д.] я хочу что бы модель могла на основе этого массива сделать предсказание своего по типу на выходе получить - [3,44,2,1 и т.д.]. какую модель выбрать, сразу скажу я пробовал lstm, но у меня не получалось.
вот мой код, он начинает запускать первую эпоху и выдаёт ошибку:
from music21 import converter, instrument, note, chord
import tensorflow as tf
from scipy.interpolate import univariatespline
from tensorflow import keras

notes = []
file = "c:\\users\\user\\desktop\\titanic_guitar.mid"

# получаем все ноты и аккорды из файла
midi = converter.parse(file)
parts = instrument.partitionbyinstrument(midi)


if parts:
    notes_to_parse = parts.parts[0].recurse()
else:
    notes_to_parse = midi.flat.notes
for element in notes_to_parse:
    if isinstance(element, note.note):
        # добавляем "ноты, типа ля2-до3"
        notes.append(str(element.pitch))
    elif isinstance(element, chord.chord):
        # добавляем аккорды
        notes.append('.'.join(str(n) for n in element.pitches))

print(notes)
note_to_int = {note: number for number, note in enumerate(sorted(set(notes)))}
for i in range(len(notes)):
    notes[i] = note_to_int.get(notes[i])
print(notes)
model = keras.sequential([
    keras.layers.dense(128, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.dense(10, activation=tf.nn.softmax),
    tf.keras.layers.input(shape=(1,)),
])
x_train = notes
y_train = notes
model.compile(optimizer=tf.optimizers.adam(),
            loss='sparse_categorical_crossentropy',
            metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

вот ошибка:


user
In that passage, there are 48 occurrences of the letter "a."
assistant