用Google Brain的机器学习项目：Magenta，教神经网络学抖音小姐姐作曲。

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先上我们要学习的小姐姐

的美照。。

一、配置环境

1、自己配置环境：python，tensorflow，bazel（编译），java。然后下载magenta(https://github.com/tensorflow/magenta.git，进入magenta目录)

2、docker集成环境：tensorflow/magenta（我这里用的集成环境，magenta已经下载，进入magenta目录）

二、创建旋律数据库

1、下载抖音视频到本地，通过格式工厂转换为MP3音频文件

2、通过WIDI把MP3转换为midi文件（magenta不能直接读取mp3文件）

3、把MIDI文件转化为Sequence文件

MIDI_DIRECTORY=/magenta-data
SEQUENCES_TFRECORD=/magenta-data/notesequences.tfrecordbazel run //magenta/scripts:convert_dir_to_note_sequences -- \
--input_dir=$MIDI_DIRECTORY \
--output_file=$SEQUENCES_TFRECORD \
--recursive

4、从Sequence文件中提取旋律

# TFRecord file containing NoteSequence protocol buffers from convert_midi_dir_tt
o_note_sequences.py.
SEQUENCES_TFRECORD=/magenta-data/notesequences.tfrecord# TFRecord file that TensorFlow's SequenceExample protos will be written to. Thii
s is the training dataset.
#TRAIN_DATA=/magenta-data/training_melodies.tfrecord# Optional evaluation dataset. Also, a TFRecord file containing SequenceExample
protos.
#EVAL_DATA=/magenta-data/eval_melodies.tfrecord# Fraction of input data that will be written to the eval dataset (if eval_outpuu
t flag is set).
#EVAL_RATIO=0.10 #ENCODER=melody_rnn_config_flagsbazel run //magenta/models/melody_rnn:melody_rnn_create_dataset -- \
--input=$SEQUENCES_TFRECORD \
--eval_ratio=0.10 \
--config=basic_rnn \
--output_dir=/magenta-data

生成的训练文件就在/magenta-data/training_melodies.tfrecord里

三、训练神经网络模型

bazel run //magenta/models/melody_rnn:melody_rnn_train -- \
--config=basic_rnn \
--sequence_example_file=/magenta-data/training_melodies.tfrecord \
--run_dir=/tmp/melody_rnn/logdir/run1 \
--eval=false \
--num_training_steps=

四、生成旋律

bazel run //magenta/models/melody_rnn:melody_rnn_generate -- \
--config=basic_rnn \
--run_dir=/tmp/melody_rnn/logdir/run1 \
--output_dir=/tmp/melody_rnn/generated \
--num_outputs= \
--num_steps= \
--primer_melody="[60]" \
--primer_midi=/magenta-data/baga01.mid