magenta在win训练Melody RNN模型教程
写在前面
训练的模型是Melody RNN，详情查看官方GitHub页面。
参考资料：教练我想写日式流行歌！——黑科技magenta残差网络训练教程
准备
首先安装python、tensorflow、magenta！
……这部分可自行搜索安装教程。
检查安装情况：
cmd：
activate #这个是激活conda虚拟环境，没有虚拟可以不开
python #进python命令行
python：
import tensorflow
import magenta
import magenta.music as mm
3个import都成功就ok了
生成旋律（使用预训练模型）
首先在官方GitHub页面选择要使用的预训练模型，可以点击这个链接下载attention_rnn.mag。
进入有magenta环境的cmd，cd命令进入有attention_rnn.mag的文件夹，这里起名为melodyRNN。
cd 你的路径\melodyRNN
之后的生成命令中，win路径记得加双\\。
在本目录中准备一个单独的文件夹（这里叫generate）用来放输出的音乐，把路径加入下面命令的output_dir参数中。
在cmd直接输入生成命令，示例为用【60】单音生成：
melody_rnn_generate --config='attention_rnn' --bundle_file=attention_rnn.mag --output_dir=generate --num_outputs=10 --num_steps=128 --primer_melody="[60]"
运行完能看到在输出路径中有新的10个midi文件了。
另一个生成的例子，以“小星星”开头4个音为旋律引子，就是添加了：60, -2, 60, -2, 67, -2, 67, -2：
melody_rnn_generate --config='attention_rnn' --bundle_file=attention_rnn.mag --output_dir=generate --num_outputs=10 --num_steps=128 --primer_melody="[60, -2, 60, -2, 67, -2, 67, -2]"
转换格式
把要训练的所有mid文件，放到一个新建的文件夹里，这里使用input_mid。
新建note_sequences文件夹，用于存放转换的note_sequences，跑命令：
convert_dir_to_note_sequences --input_dir=input_mid --output_file=note_sequences\\notesequences.tfrecord --recursive
构建数据集
新建dataset文件夹，用于存放数据集
melody_rnn_create_dataset --config=attention_rnn --input=note_sequences\\notesequences.tfrecord --output_dir=dataset --eval_ratio=0.10
训练和验证模型
用num_training_steps控制训练步数，首次尝试最好不要设置过高，可以先简单设置为1000。
个人体验训练速度：大约1000步2h46min；2000步4h17min；6000步8h45min……
把dataset刚刚生成的training_melodies.tfrecord复制到最外面的目录，运行：
melody_rnn_train --config=attention_rnn --run_dir=logdir\\run --sequence_example_file=training_melodies.tfrecord --hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[64,64]" --num_training_steps=1000
查看Tensorflow仪表板
参考资料：解决在win系统下使用DOS命令开启TensorBoard的问题及方法步骤
打开新的cmd，启动虚拟环境，cd到log文件所在的目录。
activate #没有虚拟环境可以不开
cd 你的路径\melodyRNN\logdir\run\train
tensorboard --logdir=你的路径\melodyRNN\logdir\run1\train
第五步，打开浏览器，查看网址，此时可以看到可视化界面，tensorboard启动完成。
使用自己的模型生成旋律
用【60】单音生成：
melody_rnn_generate --config=attention_rnn --run_dir=logdir\\run --output_dir=generate --num_outputs=10 --num_steps=128 --hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[64,64]" --primer_melody="[60]"
以“小星星”开头4个音为旋律引子：
melody_rnn_generate --config=attention_rnn --run_dir=logdir\\run --output_dir=generate --num_outputs=10 --num_steps=128 --hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[64,64]" --primer_melody="[60, -2, 60, -2, 67, -2, 67, -2]"