Entendendo que
z_chd - é a representação latente da harmonia e
z_txt - é a representação latente da textura (também as vezes chamada de ritmo no modelo)
Eu quero que você faça uma nova versão de ./compute_single_loss.py aproveitando também a função loss_function, com as seguintes caracerísticas.
Entrada: um arquivo .npz, como os da pasta ./dataSet
Saída: para cada segmento extraido do arquivo .npz, quero retornar: z_chd, z_txt, kl_loss, kl_chd, kl_rhy e Final loss
Existe uma relação de dependência entre as funções loss_function, chord_loss, kl_loss e loss? Isto é, uma depende de outra pra funcionar? Existe outras partes da função de perda que eu não citei?
O fluxo é: loss → loss_function → (recon_loss, kl_loss, chord_loss). Cada uma dessas funções depende das anteriores para produzir os valores finais de perda.
Quanto a partes adicionais da função de perda, o código não mostra outros termos além de reconstrução, KL e acorde. Esses três componentes são combinados com o fator beta para ponderar a divergência KL. Portanto, não há outras parcelas de perda implementadas além das citadas.
Sim. Os métodos formam uma cadeia de chamadas:
loss
Este método é o ponto de entrada durante o treinamento. Ele executa self.run() para obter as saídas do modelo e, em seguida, chama loss_function para calcular as perdas:
def loss(self, x, c, pr_mat, tfr1=0., tfr2=0., tfr3=0., beta=0.1, weights=(1, 0.5)): outputs = self.run(x, c, pr_mat, tfr1, tfr2, tfr3) loss = self.loss_function(x, c, *outputs, beta, weights) return loss
loss_function
Combina três componentes de perda: recon_loss (chamada de decoder.recon_loss), kl_loss e chord_loss:
def loss_function(self, x, c, recon_pitch, recon_dur, dist_chd, dist_rhy, recon_root, recon_chroma, recon_bass, beta, weights, weighted_dur=False): recon_loss, pl, dl = self.decoder.recon_loss(x, recon_pitch, recon_dur, weights, weighted_dur) kl_loss, kl_chd, kl_rhy = self.kl_loss(dist_chd, dist_rhy) chord_loss, root, chroma, bass = self.chord_loss(c, recon_root, recon_chroma, recon_bass) loss = recon_loss + beta * kl_loss + chord_loss return loss, recon_loss, pl, dl, kl_loss, kl_chd, kl_rhy, chord_loss, \ root, chroma, bass
chord_loss e kl_loss
São chamadas diretamente por loss_function, mas funcionam de forma independente:
`def chord_loss(self, c, recon_root, recon_chroma, recon_bass): loss_fun = nn.CrossEntropyLoss() ... chord_loss = root_loss + chroma_loss + bass_loss return chord_loss, root_loss, chroma_loss, bass_loss
def kl_loss(self, *dists): kl_chd = kl_with_normal(dists[0]) kl_rhy = kl_with_normal(dists[1]) kl_loss = kl_chd + kl_rhy return kl_loss, kl_chd, kl_rhy`
decoder.recon_loss
Calcula a parte de reconstrução (pitch e duração) usada por loss_function:
def recon_loss(self, x, recon_pitch, recon_dur, weights=(1, 0.5), weighted_dur=False): pitch_loss_func = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=self.pitch_pad) ... loss = weights[0] * pitch_loss + weights[1] * dur_loss return loss, pitch_loss, dur_loss
quais dados eu preciso para rodar loss? o que é self, x, c e pr_mat? você é capaz de me mostrar no modelo como são geradas esses dados?
Para calcular a perda no DisentangleVAE é necessário fornecer três tensores:
x – representação “piano tree” da sequência (32×N×6).
Gerado em dataset.getitem: os piano‑rolls são convertidos para matrizes de duração (pr_mats) e, em seguida, para grids 3D (p_grids), que se tornam o x utilizado pelo modelo:
prs = np.array([pr_to_onehot_pr(pr) for pr in acc_segments]) pr_mats = np.array([piano_roll_to_target(pr) for pr in prs]) p_grids = np.array([target_to_3dtarget(pr_mat, max_note_count=16, max_pitch=128, min_pitch=0, pitch_pad_ind=130, pitch_sos_ind=128, pitch_eos_ind=129) for pr_mat in pr_mats])
pr_mats = pr_mats[0] p_grids = p_grids[0] ... dt_x = detrend_pianotree(p_grids, chord) # (32, 16, 39) return mel_segments, prs, pr_mats, p_grids, chord, dt_x
c – vetores de acordes (8×36) contendo raiz, cromas e baixo.
Também retornados por dataset.getitem após expand_chord:
chord = [x[-1] for x in data] chord = np.concatenate(chord, axis=0) chord = np.array([expand_chord(c, shift) for c in chord])
pr_mat – matriz piano‑roll (32×128) com duração codificada por inteiro.
Produzida pela função piano_roll_to_target:
def piano_roll_to_target(pr): pr[:, :, 1] = np.logical_not(np.logical_or(pr[:, :, 0], pr[:, :, 2])) pr = pr.astype(int) pr_matrix = np.zeros((32, 128)) for i in range(31, -1, -1): onset_idx = np.where(pr[i, :, 0] == 1)[0] pr_matrix[i, onset_idx] = pr[i, onset_idx, 1] + 1 if i == 0: break pr[i, onset_idx, 1] = 0 pr[i - 1, :, 1] += pr[i, :, 1] return pr_matrix
Durante o treinamento, MusicDataLoaders.batch_to_inputs transforma o batch do DataLoader nesses três tensores:
_, _, pr_mat, x, c, dt_x = batch pr_mat = pr_mat.to(self.device).float() x = x.to(self.device).long() c = c.to(self.device).float() dt_x = dt_x.to(self.device).float() return x, c, pr_mat, dt_x
O método loss do modelo recebe exatamente x, c e pr_mat (além de parâmetros opcionais) e combina as perdas de reconstrução, KL e acordes:
def loss(self, x, c, pr_mat, tfr1=0., tfr2=0., tfr3=0., beta=0.1, weights=(1, 0.5)): outputs = self.run(x, c, pr_mat, tfr1, tfr2, tfr3) loss = self.loss_function(x, c, *outputs, beta, weights) return loss
Nesse contexto:
self é a instância do DisentangleVAE.
x contém o piano tree (grids de pitch/duração) que serve como alvo de reconstrução.
c guarda a informação de acordes por batida.
pr_mat é o piano‑roll original transformado em matriz de duração, usado pelo codificador de textura.
Esses tensores são obtidos automaticamente a partir do dataset e fornecidos à função loss durante o treinamento.
Você consegue fazer um código python que
1 - Carrega apenas um único arquivo: ./vae-tuning-texutres/dataSet/POP09-PIANOROLL-4-bin-quantization/001.npz 2 - Extrai os dados
x contém o piano tree (grids de pitch/duração) que serve como alvo de reconstrução.
c guarda a informação de acordes por batida.
pr_mat é o piano‑roll original transformado em matriz de duração, usado pelo codificador de textura.
3 - Envia os dados para o modelo, se necessário, usando inteface.py 4 - Calcula a loss para esse arquivo.
É possível?
import torch
import numpy as np
from base_model.dataset import wrap_dataset
from base_model.model import DisentangleVAE
def load_sample(path):
dataset = wrap_dataset([path], [0], shift_low=0, shift_high=0,
num_bar=2, contain_chord=True)
mel, prs, pr_mat, x, c, dt_x = dataset[0]
return x, c, pr_mat
def prepare_tensors(x, c, pr_mat, device):
x = torch.tensor(x).long().unsqueeze(0).to(device)
c = torch.tensor(c).float().unsqueeze(0).to(device)
pr_mat = torch.tensor(pr_mat).float().unsqueeze(0).to(device)
return x, c, pr_mat
def main():
data_path = './dataSet/POP09-PIANOROLL-4-bin-quantization/001.npz'
model = DisentangleVAE.init_model()
x, c, pr_mat = load_sample(data_path)
x, c, pr_mat = prepare_tensors(x, c, pr_mat, model.device)
loss, *_ = model.loss(x, c, pr_mat)
print('Loss:', loss.item())
if __name__ == '__main__':
main()
import torch import numpy as np
from base_model.dataset import wrap_dataset from base_model.model import DisentangleVAE from interface import PolyDisVAE
def load_sample(path): dataset = wrap_dataset([path], [0], shift_low=0, shift_high=0, num_bar=2, contain_chord=True) mel, prs, pr_mat, x, c, dt_x = dataset[0] return x, c, pr_mat
def prepare_tensors(x, c, pr_mat, device): x = torch.tensor(x).long().unsqueeze(0).to(device) c = torch.tensor(c).float().unsqueeze(0).to(device) pr_mat = torch.tensor(pr_mat).float().unsqueeze(0).to(device) return x, c, pr_mat
def load_model(device): interface = PolyDisVAE.init_model(device=device) interface.load_model('./model_param/polydis-v1.pt') model = DisentangleVAE('disvae', device, interface.chd_encoder, interface.txt_encoder, interface.pnotree_decoder, interface.chd_decoder) model.eval() return model
def main(): data_path = './dataSet/POP09-PIANOROLL-4-bin-quantization/001.npz' model = load_model(device=None) x, c, pr_mat = load_sample(data_path) x, c, pr_mat = prepare_tensors(x, c, pr_mat, model.device)
loss, *_ = model.loss(x, c, pr_mat)
print('Loss:', loss.item())
import torch
import numpy as np
from base_model.dataset import wrap_dataset
from base_model.model import DisentangleVAE
from interface import PolyDisVAE
def load_sample(path):
dataset = wrap_dataset([path], [0], shift_low=0, shift_high=0,
num_bar=2, contain_chord=True)
mel, prs, pr_mat, x, c, dt_x = dataset[0]
return x, c, pr_mat
def prepare_tensors(x, c, pr_mat, device):
x = torch.tensor(x).long().unsqueeze(0).to(device)
c = torch.tensor(c).float().unsqueeze(0).to(device)
pr_mat = torch.tensor(pr_mat).float().unsqueeze(0).to(device)
return x, c, pr_mat
def load_model(device):
interface = PolyDisVAE.init_model(device=device)
interface.load_model('./model_param/polydis-v1.pt')
model = DisentangleVAE('disvae', device,
interface.chd_encoder,
interface.txt_encoder,
interface.pnotree_decoder,
interface.chd_decoder)
model.eval()
return model
def debug_run(model, x, c, pr_mat):
names = [
'recon_pitch', 'recon_dur', 'dist_chd', 'dist_rhy',
'recon_root', 'recon_chroma', 'recon_bass'
]
outputs = model.run(x, c, pr_mat, 0., 0., 0.)
print('--- run() outputs ---')
for n, o in zip(names, outputs):
if isinstance(o, torch.distributions.Distribution):
print(f'{n}: mean {tuple(o.mean.shape)}, std {tuple(o.stddev.shape)}')
else:
print(f'{n}: {tuple(o.shape)}')
return outputs
def debug_loss_function(model, x, c, run_outputs):
labels = [
'total_loss', 'recon_loss', 'pitch_loss', 'dur_loss',
'kl_loss', 'kl_chd', 'kl_rhy',
'chord_loss', 'root_loss', 'chroma_loss', 'bass_loss'
]
loss_values = model.loss_function(x, c, *run_outputs, beta=0.1, weights=(1, 0.5))
print('--- loss_function() breakdown ---')
for label, val in zip(labels, loss_values):
if torch.is_tensor(val):
if val.dim() == 0:
print(f'{label}: {val.item()}')
else:
print(f'{label}: {tuple(val.shape)}')
else:
print(f'{label}: {val}')
return loss_values
def main():
data_path = './dataSet/POP09-PIANOROLL-4-bin-quantization/001.npz'
model = load_model(device=None)
x, c, pr_mat = load_sample(data_path)
x, c, pr_mat = prepare_tensors(x, c, pr_mat, model.device)
run_outs = debug_run(model, x, c, pr_mat)
debug_loss_function(model, x, c, run_outs)
loss, *_ = model.loss(x, c, pr_mat)
print('Final loss from model.loss():', loss.item())
if __name__ == '__main__':
main()