magenta

Estado

Este repositorio se encuentra actualmente inactivo y sirve únicamente como complemento de algunos de nuestros artículos. Hemos pasado al uso de repositorios individuales para nuevos proyectos. Para conocer nuestro trabajo actual, consulte el sitio web de Magenta y la organización Magenta GitHub.

Magenta

Magenta es un proyecto de investigación que explora el papel del aprendizaje automático en el proceso de creación de arte y música. Principalmente, esto implica desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo para generar canciones, imágenes, dibujos y otros materiales. Pero también es una exploración en la construcción de herramientas e interfaces inteligentes que permitan a los artistas y músicos ampliar (¡no reemplazar!) sus procesos utilizando estos modelos. Magenta fue iniciado por algunos investigadores e ingenieros del equipo de Google Brain, pero muchos otros han contribuido significativamente al proyecto. Usamos TensorFlow y publicamos nuestros modelos y herramientas en código abierto en este GitHub. Si desea obtener más información sobre Magenta, consulte nuestro blog, donde publicamos detalles técnicos. También puedes unirte a nuestro grupo de discusión.

Este es el hogar de nuestra biblioteca Python TensorFlow. Para usar nuestros modelos en el navegador con TensorFlow.js, dirígete al repositorio de Magenta.js.

Empezando

Eche un vistazo a nuestros cuadernos de colaboración para conocer varios modelos, incluido uno para empezar. Magenta.js también es un buen recurso para modelos y demostraciones que se ejecutan en el navegador. Esto y más, incluidas publicaciones de blog y complementos de Ableton Live, se pueden encontrar en https://magenta.tensorflow.org.

Repositorio magenta

• Instalación
• Usando magenta
• Entorno de desarrollo (avanzado)

Instalación

Magenta mantiene un paquete pip para una fácil instalación. Recomendamos utilizar Anaconda para instalarlo, pero puede funcionar en cualquier entorno Python estándar. Admitimos Python 3 (>= 3.5). Estas instrucciones asumirán que estás utilizando Anaconda.

Instalación automatizada (con Anaconda)

Si está ejecutando Mac OS X o Ubuntu, puede intentar utilizar nuestro script de instalación automatizada. Simplemente pegue el siguiente comando en su terminal.

curl https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/magenta/main/magenta/tools/magenta-install.sh > /tmp/magenta-install.sh
bash /tmp/magenta-install.sh

Una vez que se complete el script, abra una nueva ventana de terminal para que los cambios en las variables de entorno surtan efecto.

Las bibliotecas Magenta ahora están disponibles para su uso en programas Python y cuadernos Jupyter, ¡y los scripts Magenta están instalados en su ruta!

Tenga en cuenta que deberá ejecutar source activate magenta para usar Magenta cada vez que abra una nueva ventana de terminal.

Instalación manual (sin Anaconda)

Si el script automatizado falla por algún motivo, o prefiere instalarlo manualmente, siga los siguientes pasos.

Instale el paquete Magenta pip:

pip install magenta

NOTA : Para poder instalar el paquete rtmidi del que dependemos, es posible que necesites instalar encabezados para algunas bibliotecas de sonido. En Ubuntu Linux, este comando debería instalar los paquetes necesarios:

sudo apt-get install build-essential libasound2-dev libjack-dev portaudio19-dev

En Fedora Linux, use

sudo dnf group install " C Development Tools and Libraries "
sudo dnf install SAASound-devel jack-audio-connection-kit-devel portaudio-devel

Las bibliotecas Magenta ahora están disponibles para su uso en programas Python y cuadernos Jupyter, ¡y los scripts Magenta están instalados en su ruta!

Usando magenta

Ahora puede entrenar nuestros distintos modelos y utilizarlos para generar música, audio e imágenes. Puede encontrar instrucciones para cada uno de los modelos explorando el directorio de modelos.

Entorno de desarrollo

Si desea desarrollar en Magenta, deberá configurar el entorno de desarrollo completo.

Primero, clona este repositorio:

git clone https://github.com/tensorflow/magenta.git

A continuación, instale las dependencias cambiando al directorio base y ejecutando el comando de configuración:

pip install -e .

Ahora puedes editar los archivos y ejecutar scripts llamando a Python como de costumbre. Por ejemplo, así es como ejecutarías el script melody_rnn_generate desde el directorio base:

python magenta/models/melody_rnn/melody_rnn_generate --config=...

También puede instalar el paquete (potencialmente modificado) con:

pip install .

Antes de crear una solicitud de extracción, pruebe también sus cambios con:

pip install pytest-pylint
pytest

Lanzamiento de PIP

Para crear una nueva versión para pip, aumente la versión y luego ejecute:

python setup.py test
python setup.py bdist_wheel --universal
twine upload dist/magenta-N.N.N-py2.py3-none-any.whl