def generate_music(fp,seq_len,generate_length =128,gate_split = 0.2): inputs,notes_list = convert_midi(fp,seq_len) if inputs is None: return last_step = Fraction(notes_list[-1].offset)

这段代码定义了一个名为`generate_music()`的函数，用于生成音乐。函数的参数包括输入文件路径`fp`、序列长度`seq_len`、生成长度`generate_length`和`gate_split`。

在函数中，首先调用`convert_midi()`函数将输入文件转换为可用于模型输入的格式。如果转换失败，则直接返回。`notes_list`是转换后的音符列表，`last_step`是最后一个音符的偏移量。

接着，代码使用`generate_length`和`seq_len`计算出需要生成的音符数量，并将其保存在变量`steps_left`中。同时，定义一个空列表`generated_notes`用于保存生成的音符。接下来的循环中，每次从输入序列中获取最后`seq_len`个音符，并使用生成器生成下一个音符。新生成的音符将添加到`generated_notes`列表中，循环直到生成指定数量的音符为止。

在生成每个音符时，代码还使用了`gate_split`参数来生成一个随机数，用于控制生成的音符是否为休止符。具体来说，如果生成的随机数小于等于`gate_split`，则生成的音符为休止符，否则为正常音符。

最后，代码使用`music21`库将生成的音符列表转换为`music21.stream.Stream`对象，并将其保存为MIDI文件。

相关问题

for i in range(generate_length): output = model.predict(inputs[np.newaxis,:,:])[0] offsets = np.argmax(output[-len(offsets_vocab):]) offsets = Fraction(offsets_vocab[offsets]) n_notes = np.reshape(output[:len(offsets_vocab)*len(durations_vocab)],(len(offsets_vocab),len(durations_vocab))) n_notes = np.argmax(n_notes,axis=-1) for idx,note_durations in enumerate(n_notes): duration = Fraction(durations_vocab[note_durations]) cur_step = offsets + last_step if duration != 0: note = NoteClass.Note(notes_vocab[idx]) note.offset = cur_step note.duration = Duration(quarterLength=duration) #print(idx, note.offset,note.duration) notes_list.append(note) last_step = cur_step stream = Stream(notes_list) stream.write("midi","output_midi01.mid")

这段代码是一个用于生成 MIDI 音乐的函数。它的输入参数包括一个训练好的模型、输入序列和生成长度。函数通过输入序列生成一段长度为 generate_length 的 MIDI 音乐。具体实现过程如下：

1. 使用模型预测输出，得到一个形状为 (1,seq_length,feature_dim) 的输出张量 output。
2. 从 output 中提取出偏移量 offsets，偏移量用于计算每个音符的起始时间。
3. 从 output 中提取出音符数和持续时间数，得到一个形状为 (n_notes,n_durations) 的张量 n_notes。
4. 对 n_notes 进行 argmax 操作，得到每个音符的索引值。
5. 遍历每个索引值，根据偏移量和持续时间计算该音符的起始时间和持续时间，并将音符加入到音符列表 notes_list 中。
6. 生成一个 MIDI 流 stream，并将 notes_list 写入到 stream 中。
7. 将 stream 输出为 MIDI 文件。

transformer包seq2seq实战

### 使用 `transformers` 包构建 Seq2Seq 模型

为了实现基于 Transformer 的序列到序列（Seq2Seq）模型，Hugging Face 提供了一个强大的库——`transformers`。这个库不仅简化了模型的加载和微调过程，还提供了丰富的预训练模型。

#### 安装必要的库
首先安装 Hugging Face 的 transformers 库以及 PyTorch：

pip install torch transformers datasets evaluate sacrebleu

#### 加载预训练模型与分词器
这里以 T5 模型为例展示如何快速搭建一个简单的 Seq2Seq 任务框架。T5 是一种广泛使用的文本生成模型，在许多自然语言处理任务中表现出色[^1]。

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model_name = "t5-small"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

#### 数据准备
对于特定的任务，比如机器翻译或摘要生成，需要准备好相应的数据集，并对其进行适当的前处理以便于输入给模型。下面是一个简单例子说明如何对自定义的数据进行编码：

def preprocess_function(examples):
    inputs = [doc for doc in examples["text"]]
    targets = [summary for summary in examples["summary"]]
    
    model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=512, truncation=True)

    with tokenizer.as_target_tokenizer():
        labels = tokenizer(targets, max_length=150, truncation=True)

    model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]
    return model_inputs

#### 微调模型
使用 Hugging Face 的 Trainer API 可以非常方便地完成模型的微调工作。只需要指定好训练参数即可启动训练流程：

from transformers import TrainingArguments, Trainer
import numpy as np
from datasets import load_metric

metric = load_metric('sacrebleu')

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    weight_decay=0.01,
    save_total_limit=3,
    num_train_epochs=3,
    predict_with_generate=True
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_data,
    eval_dataset=val_data,
    compute_metrics=lambda pred: metric.compute(predictions=[pred.predictions], references=pred.label_ids),
)

trainer.train()

上述代码片段展示了如何利用 Hugging Face 的工具链轻松创建并优化一个基于 Transformer 架构的 Seq2Seq 模型。通过这种方式，开发者可以在短时间内建立起高质量的语言生成应用。