Magenta 是一个研究项目，探索机器学习在艺术和音乐创作过程中的作用。主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法，用于生成歌曲、图像、绘画和其他材料。同时，它也是构建智能工具和接口的探索，让艺术家和音乐家能够使用这些模型来扩展（而非替代！）他们的创作过程。Magenta 由 Google Brain 团队的一些研究人员和工程师发起，但许多其他人也为项目做出了重要贡献。项目使用 TensorFlow，并在 GitHub 上开源模型和工具。
该仓库目前处于非活跃（归档、只读）状态，仅作为部分论文的补充。新项目已迁移至独立仓库。当前工作请查看 Magenta 网站和 Magenta GitHub Organization。
本仓库是 Python TensorFlow 库的家园。要在浏览器中使用 TensorFlow.js 运行模型，请前往 Magenta.js 仓库。
入门
查看各种模型的 Colab 笔记本，包括一个入门笔记本。Magenta.js 也是浏览器中运行的模型和演示的良好资源。更多内容，包括博客文章和 Ableton Live 插件，可在 https://magenta.tensorflow.org 找到。
开发环境（高级）
Magenta 维护了一个 pip 包以便于安装。推荐使用 Anaconda 安装，但也可在任何标准 Python 环境中使用。支持 Python 3（>= 3.5）。以下说明假设您使用 Anaconda。
自动安装（使用 Anaconda）
如果您运行 Mac OS X 或 Ubuntu，可以尝试使用自动安装脚本。只需将以下命令粘贴到终端中。脚本完成后，打开一个新的终端窗口以使环境变量更改生效。Magenta 库现在可在 Python 程序和 Jupyter 笔记本中使用，Magenta 脚本也已安装到您的路径中！请注意，每次打开新终端窗口时，您需要运行 source activate magenta 才能使用 Magenta。
手动安装（不使用 Anaconda）
如果自动脚本因任何原因失败，或者您希望手动安装，请执行以下步骤。安装 Magenta pip 包：
注意：为了安装我们依赖的 rtmidi 包，您可能需要安装一些声音库的头文件。在 Ubuntu Linux 上，此命令应安装必要的包：
在 Fedora Linux 上，使用
现在您可以训练我们的各种模型并使用它们生成音乐、音频和图像。您可以通过浏览 models 目录找到每个模型的说明。
开发环境
如果您想在 Magenta 上进行开发，需要设置完整的开发环境。首先，克隆此仓库：
接下来，安装依赖项，切换到基础目录并执行 setup 命令：
现在您可以像往常一样通过调用 Python 来编辑文件和运行脚本。例如，以下是如何从基础目录运行 melody_rnn_generate 脚本：
您也可以安装（可能已修改的）包：
在创建拉取请求之前，请使用以下命令测试您的更改：
要构建新的 pip 版本，请提升版本号然后运行：
Magenta：使用机器智能进行音乐和艺术生成。
