文件名称：MusicTransformer-pytorch:pytorch实现音乐变压器（ICLR2019）
文件大小：453KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:27:36
Python
音乐变形金刚：生成具有长期结构的音乐 2019 ICLR，黄承志，Google Brain 转载人：杨基昌 抽象的 该存储库与pytorch完美搭配 贡献 域：极大地减少了内存占用，使其可以按分钟顺序扩展到音乐序列。 算法：将变压器的空间复杂度从O（N ^ 2D）降低到O（ND）。 前处理 在此存储库中，使用单轨方法（论文中的第二种方法）。 如果要获取方法1的实现，请参见。 我从引用了预处理代码 。 预处理实现存储库在。 简单启动（存储库设置） $ git clone https://github.com/jason9693/MusicTransformer-pytorch.git $ cd MusicTransformer-pytorch $ git clone https://github.com/jason9693/midi-neural-processor.git $
【文件预览】：
MusicTransformer-pytorch-master
----.gitignore(99B)
----generate.py(1KB)
----requirements.txt(464B)
----serving()
--------module_export.py(739B)
----__init__.py(0B)
----LICENSE(1KB)
----utils.py(6KB)
----README.md(2KB)
----config()
--------train.yml(146B)
--------base.yml(102B)
--------generate.yml(79B)
--------large.yml(103B)
--------debug_train.yml(142B)
--------train_ddp.yml(142B)
--------large_dpc.yml(107B)
----preprocess.py(961B)
----midi_processor()
----readme_src()
--------accuracy.svg(285KB)
--------loss.svg(289KB)
--------sample_meta.jpeg(210KB)
----custom()
--------__init__.py(602B)
--------layers.py(8KB)
--------criterion.py(3KB)
--------config.py(3KB)
--------metrics.py(3KB)
--------parallel.py(7KB)
----advanced()
--------train()
----model.py(3KB)
----deprecated()
--------dist_train.py(3KB)
--------sequence.py(30KB)
--------seq_test.py(275B)
--------train.py(4KB)
----data.py(4KB)
----train.py(5KB)