magenta
v2.1.4
Ce référentiel est actuellement inactif et sert uniquement de complément à certains de nos articles. Nous sommes passés à l'utilisation de référentiels individuels pour les nouveaux projets. Pour notre travail actuel, consultez le site Web de Magenta et l'organisation Magenta GitHub.
Magenta est un projet de recherche explorant le rôle de l'apprentissage automatique dans le processus de création artistique et musicale. Cela implique principalement le développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage par renforcement pour générer des chansons, des images, des dessins et d’autres matériaux. Mais c'est aussi une exploration de la création d'outils et d'interfaces intelligents qui permettent aux artistes et aux musiciens d'étendre (et non de remplacer !) leurs processus en utilisant ces modèles. Magenta a été lancé par certains chercheurs et ingénieurs de l'équipe Google Brain, mais de nombreux autres ont contribué de manière significative au projet. Nous utilisons TensorFlow et publions nos modèles et outils en open source sur ce GitHub. Si vous souhaitez en savoir plus sur Magenta, consultez notre blog, où nous publions des détails techniques. Vous pouvez également rejoindre notre groupe de discussion.
C'est la maison de notre bibliothèque Python TensorFlow. Pour utiliser nos modèles dans le navigateur avec TensorFlow.js, rendez-vous sur le référentiel Magenta.js.
Jetez un œil à nos cahiers colab pour différents modèles, dont un sur la prise en main. Magenta.js est également une bonne ressource pour les modèles et les démos exécutés dans le navigateur. Ceci et bien plus encore, y compris les articles de blog et les plugins Ableton Live, peuvent être trouvés sur https://magenta.tensorflow.org.
Magenta maintient un package pip pour une installation facile. Nous vous recommandons d'utiliser Anaconda pour l'installer, mais il peut fonctionner dans n'importe quel environnement Python standard. Nous prenons en charge Python 3 (>= 3.5). Ces instructions supposeront que vous utilisez Anaconda.
Si vous utilisez Mac OS X ou Ubuntu, vous pouvez essayer d'utiliser notre script d'installation automatisée. Collez simplement la commande suivante dans votre terminal.
curl https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/magenta/main/magenta/tools/magenta-install.sh > /tmp/magenta-install.sh
bash /tmp/magenta-install.shUne fois le script terminé, ouvrez une nouvelle fenêtre de terminal pour que les modifications des variables d'environnement prennent effet.
Les bibliothèques Magenta sont désormais disponibles pour une utilisation dans les programmes Python et les notebooks Jupyter, et les scripts Magenta sont installés sur votre chemin !
Notez que vous devrez exécuter source activate magenta pour utiliser Magenta chaque fois que vous ouvrez une nouvelle fenêtre de terminal.
Si le script automatisé échoue pour une raison quelconque ou si vous préférez l'installer manuellement, procédez comme suit.
Installez le package pip Magenta :
pip install magenta REMARQUE : Afin d'installer le package rtmidi dont nous dépendons, vous devrez peut-être installer les en-têtes de certaines bibliothèques de sons. Sous Ubuntu Linux, cette commande doit installer les packages nécessaires :
sudo apt-get install build-essential libasound2-dev libjack-dev portaudio19-devSur Fedora Linux, utilisez
sudo dnf group install " C Development Tools and Libraries "
sudo dnf install SAASound-devel jack-audio-connection-kit-devel portaudio-develLes bibliothèques Magenta sont désormais disponibles pour une utilisation dans les programmes Python et les notebooks Jupyter, et les scripts Magenta sont installés sur votre chemin !
Vous pouvez désormais entraîner nos différents modèles et les utiliser pour générer de la musique, du son et des images. Vous pouvez trouver des instructions pour chacun des modèles en explorant le répertoire des modèles.
Si vous souhaitez développer sur Magenta, vous devrez configurer l'environnement de développement complet.
Tout d'abord, clonez ce dépôt :
git clone https://github.com/tensorflow/magenta.gitEnsuite, installez les dépendances en accédant au répertoire de base et en exécutant la commande setup :
pip install -e . Vous pouvez maintenant modifier les fichiers et exécuter des scripts en appelant Python comme d'habitude. Par exemple, voici comment exécuter le script melody_rnn_generate à partir du répertoire de base :
python magenta/models/melody_rnn/melody_rnn_generate --config=...Vous pouvez également installer le package (potentiellement modifié) avec :
pip install .Avant de créer une pull request, veuillez également tester vos modifications avec :
pip install pytest-pylint
pytestPour créer une nouvelle version pour pip, modifiez la version, puis exécutez :
python setup.py test
python setup.py bdist_wheel --universal
twine upload dist/magenta-N.N.N-py2.py3-none-any.whl
