Multitrack Music Transformer 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

项目目录结构如下：

mmt/
├── .github/
│   └── ...
├── baseline/
│   └── ...
├── data/
│   ├── ...
│   ├── sod/
│   │   ├── original-names.txt
│   │   ├── processed/
│   │   │   ├── json/
│   │   │   └── notes/
│   │   └── ...
│   └── ...
├── mmt/
│   ├── ...
│   ├── train.py
│   ├── generate.py
│   ├── evaluate.py
│   └── ...
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── CITATION.cff
├── LICENSE
├── README.md
├── analysis.ipynb
├── environment.yml
└── ...

• .github/：包含与GitHub操作相关的文件。
• baseline/：可能包含基线模型或相关脚本。
• data/：存储项目所使用的各种数据集，包括原始数据和预处理后的数据。
• mmt/：包含项目的核心代码，包括训练、生成和评估脚本。
• .gitattributes：定义Git如何处理不同类型的文件。
• .gitignore：指定Git应忽略的文件和目录。
• CITATION.cff：提供项目的引用信息。
• LICENSE：项目的许可证信息。
• README.md：项目的说明文件，包含项目描述、使用方法和贡献者信息。
• analysis.ipynb：可能是用于数据分析的Jupyter笔记本。
• environment.yml：定义项目所需的Python环境。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过mmt/目录下的train.py、generate.py和evaluate.py脚本。

• train.py：用于训练Multitrack Music Transformer模型的脚本。
• generate.py：用于根据训练好的模型生成新的音乐样本。
• evaluate.py：用于评估模型性能。

以训练脚本train.py为例，可以使用以下命令启动：

python mmt/train.py -d sod -o exp/sod/ape -g 0

这里，-d指定数据集，-o指定输出目录，-g指定GPU设备。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过environment.yml文件进行。

environment.yml文件定义了项目所需的Python环境和依赖库，例如：

name: mmt
dependencies:
  - python=3.8
  - pip:
    - numpy
    - pandas
    - tensorflow
    - ...

此文件可以使用conda env create -f environment.yml命令来创建一个隔离的环境，以确保所有依赖项都能正确安装。