magenta

Status

Este repositório está atualmente inativo e serve apenas como complemento de alguns de nossos artigos. Passamos a usar repositórios individuais para novos projetos. Para nosso trabalho atual, consulte o site Magenta e a organização Magenta GitHub.

Magenta

Magenta é um projeto de pesquisa que explora o papel do aprendizado de máquina no processo de criação de arte e música. Principalmente, isso envolve o desenvolvimento de novos algoritmos de aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço para gerar músicas, imagens, desenhos e outros materiais. Mas também é uma exploração na construção de ferramentas e interfaces inteligentes que permitem que artistas e músicos ampliem (e não substituam!) seus processos usando esses modelos. Magenta foi iniciado por alguns pesquisadores e engenheiros da equipe do Google Brain, mas muitos outros contribuíram significativamente para o projeto. Usamos o TensorFlow e lançamos nossos modelos e ferramentas em código aberto neste GitHub. Se quiser saber mais sobre o Magenta, confira nosso blog, onde postamos detalhes técnicos. Você também pode participar do nosso grupo de discussão.

Este é o lar de nossa biblioteca Python TensorFlow. Para usar nossos modelos no navegador com TensorFlow.js, acesse o repositório Magenta.js.

Começando

Dê uma olhada em nossos notebooks colab para vários modelos, incluindo um para começar. Magenta.js também é um bom recurso para modelos e demonstrações que rodam no navegador. Isso e muito mais, incluindo postagens de blog e plug-ins do Ableton Live, podem ser encontrados em https://magenta.tensorflow.org.

Repositório Magenta

• Instalação
• Usando Magenta
• Ambiente de Desenvolvimento (Avançado)

Instalação

Magenta mantém um pacote pip para fácil instalação. Recomendamos usar o Anaconda para instalá-lo, mas ele pode funcionar em qualquer ambiente Python padrão. Oferecemos suporte a Python 3 (>= 3,5). Estas instruções presumirão que você está usando o Anaconda.

Instalação automatizada (com Anaconda)

Se você estiver executando o Mac OS X ou Ubuntu, você pode tentar usar nosso script de instalação automatizada. Basta colar o seguinte comando em seu terminal.

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

Após a conclusão do script, abra uma nova janela de terminal para que as alterações nas variáveis ​​de ambiente tenham efeito.

As bibliotecas Magenta agora estão disponíveis para uso em programas Python e notebooks Jupyter, e os scripts Magenta estão instalados em seu caminho!

Observe que você precisará executar source activate magenta para usar Magenta sempre que abrir uma nova janela de terminal.

Instalação manual (sem Anaconda)

Se o script automatizado falhar por algum motivo ou se você preferir instalar manualmente, execute as etapas a seguir.

Instale o pacote Magenta pip:

pip install magenta

NOTA : Para instalar o pacote rtmidi do qual dependemos, pode ser necessário instalar cabeçalhos para algumas bibliotecas de som. No Ubuntu Linux, este comando deve instalar os pacotes necessários:

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

No Fedora Linux, use

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

As bibliotecas Magenta agora estão disponíveis para uso em programas Python e notebooks Jupyter, e os scripts Magenta estão instalados em seu caminho!

Usando Magenta

Agora você pode treinar nossos diversos modelos e usá-los para gerar música, áudio e imagens. Você pode encontrar instruções para cada um dos modelos explorando o diretório de modelos.

Ambiente de Desenvolvimento

Se quiser desenvolver em Magenta, você precisará configurar o Ambiente de Desenvolvimento completo.

Primeiro, clone este repositório:

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

Em seguida, instale as dependências mudando para o diretório base e executando o comando setup:

pip install -e .

Agora você pode editar os arquivos e executar scripts chamando Python normalmente. Por exemplo, é assim que você executaria o script melody_rnn_generate no diretório base:

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

Você também pode instalar o pacote (potencialmente modificado) com:

pip install .

Antes de criar uma solicitação pull, teste também suas alterações com:

pip install pytest-pylint
pytest

Liberação de PIP

Para construir uma nova versão para pip, altere a versão e execute:

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