Python load_midi_data示例

示例#1

文件： train_VRAE_iroro.py 项目： ruohoruotsi/Investigaciones

parser.add_argument('--data_path',      type=str,   default="dataset")
parser.add_argument('--output_dir',     type=str,   default="model")
parser.add_argument('--dataset',        type=str,   default="midi")
parser.add_argument('--init_from',      type=str,   default="")
parser.add_argument('--clip_grads',     type=int,   default=5)
parser.add_argument('--gpu',            type=int,   default=-1)

args = parser.parse_args()

if not os.path.exists(args.output_dir):
    os.mkdir(args.output_dir)


if args.dataset == 'midi':
    # midi = dataset.load_midi_data('%s/midi/sample1.mid' % args.data_path)
    midi = dataset.load_midi_data('%s/midi/Suteki-Da-Ne.mid' % args.data_path)
    # midi = dataset.load_midi_data('%s/midi/example.mid' % args.data_path)
    # midi = dataset.load_midi_data('%s/midi/haydn_7_1.mid' % args.data_path)
    train_x = midi[:120].astype(np.float32)

    n_x = train_x.shape[1]
    n_hidden = [500]
    n_z = 2
    n_y = n_x

    frames  = train_x.shape[0]
    n_batch = 6
    seq_length = frames / n_batch

    split_x = np.vsplit(train_x, n_batch)

示例#2

文件： train_VRAE.py 项目： ruohoruotsi/Investigaciones

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data_path',      type=str,   default="dataset")
parser.add_argument('--output_dir',     type=str,   default="model")
parser.add_argument('--dataset',        type=str,   default="midi")
parser.add_argument('--init_from',      type=str,   default="")
parser.add_argument('--clip_grads',     type=int,   default=5)
parser.add_argument('--gpu',            type=int,   default=-1)

args = parser.parse_args()

if not os.path.exists(args.output_dir):
    os.mkdir(args.output_dir)


if args.dataset == 'midi':
    midi = dataset.load_midi_data('%s/midi/sample1.mid' % args.data_path)
    train_x = midi[:120].astype(np.float32)

    n_x = train_x.shape[1]
    n_hidden = [500]
    n_z = 2
    n_y = n_x

    frames  = train_x.shape[0]
    n_batch = 6
    seq_length = frames / n_batch

    split_x = np.vsplit(train_x, n_batch)

    n_epochs = 500
    continuous = False

示例#3

文件： train_VRAE.py 项目： scam2018/chainer-Variational-Recurrent-Autoencoder

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data_path', type=str, default="dataset")
parser.add_argument('--output_dir', type=str, default="model")
parser.add_argument('--dataset', type=str, default="midi")
parser.add_argument('--init_from', type=str, default="")
parser.add_argument('--clip_grads', type=int, default=5)
parser.add_argument('--gpu', type=int, default=-1)

args = parser.parse_args()

if not os.path.exists(args.output_dir):
    os.mkdir(args.output_dir)

if args.dataset == 'midi':
    midi = dataset.load_midi_data('%s/midi/sample.mid' % args.data_path)
    train_x = midi[:120].astype(np.float32)

    n_x = train_x.shape[1]
    n_hidden = [500]
    n_z = 2
    n_y = n_x

    frames = train_x.shape[0]
    n_batch = 6
    seq_length = frames / n_batch

    split_x = np.vsplit(train_x, n_batch)

    n_epochs = 500
    continuous = False