magenta
v2.1.4
このリポジトリは現在非アクティブであり、一部の論文の補足としてのみ機能します。新しいプロジェクトには個別のリポジトリを使用するように移行しました。現在の取り組みについては、Magenta Web サイトおよび Magenta GitHub Organization を参照してください。
Magenta は、アートや音楽を作成するプロセスにおける機械学習の役割を探求する研究プロジェクトです。これには主に、歌、画像、図面、その他の素材を生成するための新しい深層学習および強化学習アルゴリズムの開発が含まれます。しかし、これは、アーティストやミュージシャンがこれらのモデルを使用してプロセスを拡張できる (置き換えるのではなく) ことを可能にする、スマートなツールとインターフェイスを構築する探求でもあります。 Magenta は Google Brain チームの一部の研究者とエンジニアによって開始されましたが、他の多くの研究者がこのプロジェクトに大きく貢献しました。私たちは TensorFlow を使用し、この GitHub でモデルとツールをオープン ソースでリリースします。マゼンタについてさらに詳しく知りたい場合は、技術的な詳細を掲載しているブログをご覧ください。ディスカッショングループに参加することもできます。
これは、Python TensorFlow ライブラリのホームです。 TensorFlow.js を使用してブラウザーでモデルを使用するには、Magenta.js リポジトリに移動します。
入門に関するものも含め、さまざまなモデルの colab ノートブックをご覧ください。 Magenta.js は、ブラウザーで実行されるモデルやデモにとっても優れたリソースです。ブログ投稿や Ableton Live プラグインなど、その他の情報は https://magenta.tensorflow.org でご覧いただけます。
Magenta は、簡単にインストールできるように pip パッケージを維持します。 Anaconda を使用してインストールすることをお勧めしますが、標準的な Python 環境であればどれでも動作します。 Python 3 (>= 3.5) をサポートしています。これらの手順は、Anaconda を使用していることを前提としています。
Mac OS X または Ubuntu を実行している場合は、自動インストール スクリプトを使用してみてください。次のコマンドをターミナルに貼り付けるだけです。
curl https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/magenta/main/magenta/tools/magenta-install.sh > /tmp/magenta-install.sh
bash /tmp/magenta-install.shスクリプトが完了したら、新しいターミナル ウィンドウを開いて、環境変数の変更を有効にします。
Magenta ライブラリが Python プログラムおよび Jupyter ノートブック内で使用できるようになり、Magenta スクリプトがパスにインストールされます。
新しいターミナル ウィンドウを開くたびに、Magenta を使用するには、 source activate magenta実行する必要があることに注意してください。
自動スクリプトが何らかの理由で失敗する場合、または手動でインストールしたい場合は、次の手順を実行します。
マゼンタの pip パッケージをインストールします。
pip install magenta注: 依存するrtmidiパッケージをインストールするには、一部のサウンド ライブラリのヘッダーをインストールする必要がある場合があります。 Ubuntu Linux では、次のコマンドで必要なパッケージがインストールされます。
sudo apt-get install build-essential libasound2-dev libjack-dev portaudio19-devFedora Linux では、次を使用します。
sudo dnf group install " C Development Tools and Libraries "
sudo dnf install SAASound-devel jack-audio-connection-kit-devel portaudio-develMagenta ライブラリが Python プログラムおよび Jupyter ノートブック内で使用できるようになり、Magenta スクリプトがパスにインストールされます。
さまざまなモデルをトレーニングし、それらを使用して音楽、オーディオ、画像を生成できるようになりました。モデル ディレクトリを探索すると、各モデルの手順を見つけることができます。
マゼンタで開発したい場合は、完全な開発環境をセットアップする必要があります。
まず、このリポジトリのクローンを作成します。
git clone https://github.com/tensorflow/magenta.git次に、ベース ディレクトリに変更して setup コマンドを実行して、依存関係をインストールします。
pip install -e .これで、通常どおり Python を呼び出してファイルを編集し、スクリプトを実行できるようになります。たとえば、ベース ディレクトリからmelody_rnn_generateスクリプトを実行する方法は次のとおりです。
python magenta/models/melody_rnn/melody_rnn_generate --config=...次のコマンドを使用して (変更された可能性がある) パッケージをインストールすることもできます。
pip install .プル リクエストを作成する前に、次の方法で変更をテストしてください。
pip install pytest-pylint
pytestpip の新しいバージョンをビルドするには、バージョンを上げてから実行します。
python setup.py test
python setup.py bdist_wheel --universal
twine upload dist/magenta-N.N.N-py2.py3-none-any.whl
