Multitrack Music Transformer 项目使用教程
2025-04-17 16:29:31作者:宗隆裙
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。
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