Python モジュールインストール時の問題 新しいページはコチラ

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(うまく行った手順(2020年11月時点))
(うまく行った手順(2020年11月時点))
 
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(py36) PS C:\.....>git clone https://github.com/deezer/spleeter
 
(py36) PS C:\.....>git clone https://github.com/deezer/spleeter
 
(py36) PS C:\.....>conda install -c conda-forge spleeter
 
(py36) PS C:\.....>conda install -c conda-forge spleeter
(py36) PS C:\.....>spleeter separate -i C:\mp3\music.mp3 -o C:\mp3\music -p spleeter:2stems
+
(py36) PS C:\.....>spleeter separate -i C:\mp3\music.mp3 -o Output -p spleeter:2stems
 
INFO:spleeter:Downloading model archive https://github.com/deezer/spleeter/releases/download/v1.4.0/2stems.tar.gz
 
INFO:spleeter:Downloading model archive https://github.com/deezer/spleeter/releases/download/v1.4.0/2stems.tar.gz
 
INFO:spleeter:Validating archive checksum
 
INFO:spleeter:Validating archive checksum
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INFO:spleeter:File Output/music/accompaniment.wav written succesfully
 
INFO:spleeter:File Output/music/accompaniment.wav written succesfully
 
INFO:spleeter:File Output/music/vocals.wav written succesfully
 
INFO:spleeter:File Output/music/vocals.wav written succesfully
 +
(py36) PS C:\.....>spleeter separate -i C:\mp3\music.mp3 -o Output -p spleeter:4stems
 +
INFO:spleeter:Downloading model archive https://github.com/deezer/spleeter/releases/download/v1.4.0/4stems.tar.gz
 +
INFO:spleeter:Validating archive checksum
 +
INFO:spleeter:Extracting downloaded 4stems archive
 +
INFO:spleeter:4stems model file(s) extracted
 +
INFO:spleeter:File Output/music/drums.wav written succesfully
 +
INFO:spleeter:File Output/music/bass.wav written succesfully
 +
INFO:spleeter:File Output/music/other.wav written succesfully
 +
INFO:spleeter:File Output/music/vocals.wav written succesfully
 +
(py36) PS C:\.....>spleeter separate -i C:\mp3\music.mp3 -o C:/mp3/music/5Stem/ -p spleeter:5stems
 +
INFO:spleeter:Downloading model archive https://github.com/deezer/spleeter/releases/download/v1.4.0/5stems.tar.gz
 +
INFO:spleeter:Validating archive checksum
 +
INFO:spleeter:Extracting downloaded 5stems archive
 +
INFO:spleeter:5stems model file(s) extracted
 +
INFO:spleeter:File C:/mp3/music/5Stem/music/bass.wav written succesfully
 +
INFO:spleeter:File C:/mp3/music/5Stem/music/vocals.wav written succesfully
 +
INFO:spleeter:File C:/mp3/music/5Stem/music/drums.wav written succesfully
 +
INFO:spleeter:File C:/mp3/music/5Stem/music/piano.wav written succesfully
 +
INFO:spleeter:File C:/mp3/music/5Stem/music/other.wav written succesfully
 
(py36) PS C:\.....>
 
(py36) PS C:\.....>
 
</syntaxhighlight2>
 
</syntaxhighlight2>
 
 プロンプトを再起動したら出力されました。何が起こった?インストール時のプロンプトに対して変な環境変数でも設定されてたのかなぁ。それが解放されたとか?わからん。謎のまま。
 
 プロンプトを再起動したら出力されました。何が起こった?インストール時のプロンプトに対して変な環境変数でも設定されてたのかなぁ。それが解放されたとか?わからん。謎のまま。
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 処理時間としては2stemなら10分。4stemなら20分。5stemなら30分っていう感じかな。
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 出力先は相対パスの場合カレントディレクトリが基点になります。自分の場合は仮想環境のインストールディレクトリをカレントにして作業をするので、C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py36を起点にするようです。Conda環境の仮想環境インストールディレクトリ(自分の場合はpy36という名前のPython3.6.0仮想環境)ですね。
  
  
 
 主なモジュールでは以下のようなバージョン構成になっていました。
 
 主なモジュールでは以下のようなバージョン構成になっていました。
 
<syntaxhighlight2 lang="python">
 
<syntaxhighlight2 lang="python">
# Name                   Version                   Build  Channel
+
# Name                 Version       Build  Channel
spleeter                  1.5.3            py36h9f0ad1d_2   conda-forge
+
spleeter                  1.5.3            py36h9f0ad1d_2         conda-forge
tensorflow                1.15.0         eigen_py36h932cce6_0
+
tensorflow                1.15.0           eigen_py36h932cce6_0
tensorflow-base          1.15.0         eigen_py36h07d2309_0
+
tensorflow-base          1.15.0           eigen_py36h07d2309_0
tensorflow-estimator      1.15.1             pyh2649769_0
+
tensorflow-estimator      1.15.1           pyh2649769_0
scipy                    1.5.3            py36h7ff6e69_0   conda-forge
+
scipy                    1.5.3            py36h7ff6e69_0         conda-forge
mkl                      2020.2                     256
+
mkl                      2020.2           256
 
</syntaxhighlight2>
 
</syntaxhighlight2>
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 最新版のmklは2020.4だったので、そんなに違いは無さそう。py36環境にしたことの方が効いてそうな感じはする。確かめていないので分からない。mklを最新版に置き換えても動くような気がするけどやってない。せっかく動いてるし、余計なことをする気にはなれない。
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 +
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 最初はギターの音だけを聞きたいと思って導入したのですが、好きなアーチストの曲がアカペラに近いものを聞けるのは、また別の楽しみがあって良いと思います。音楽の楽しみ方が広がる良い技術だと思います。こういうニーズってあると思うので、トラック別で配信しても面白いのかもしれないと思いました。よっぽど個別のパートの演奏・歌唱技術に自信がないと出来ない事なのかもしれません。
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 +
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 spleeterのインストールによって、以下のようなモジュールがminicondaの初期状態から増えました。vsを導入したwindows版です。
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<syntaxhighlight2 lang="python">
 +
absl-py 0.10.0
 +
aiohttp 3.7.2
 +
appdirs 1.4.4
 +
astor 0.8.1
 +
async-timeout 3.0.1
 +
attrs 20.3.0
 +
audioread 2.1.8
 +
blinker 1.4
 +
brotlipy 0.7.0
 +
cashed-priority 1.5.1
 +
cachetools 4.1.1
 +
click 7.1.2
 +
cycler 0.10.0
 +
decorator 4.4.2
 +
ffmpeg-python 0.2.0
 +
ffmeeg 4.3.1
 +
freetype 2.10.4
 +
future 0.18.2
 +
gast 0.2.2
 +
google-auth-cauthlib 0.4.1
 +
google-auth 1.23.0
 +
google-pasta 0.2.0
 +
grpcio 1.33.2
 +
h5py 3.1.0
 +
hdf5 1.10.6
 +
idna_ssl 2.10
 +
importlib-metadata 2.0.0
 +
importlib_metadata 2.0.0
 +
importlib_resources 3.3.0
 +
intel-openmp 2020.3
 +
joblib 0.17.0
 +
jpeg
 +
keras-applications 1.0.8
 +
keras-preprocessing 1.1.0
 +
kiwisolver 1.3.1
 +
krb5 1.17.1
 +
libblas 3.8.0
 +
libcblas 3.8.0
 +
libcurl 7.71.1
 +
libflac 1.3.3
 +
liblapack 3.8.0
 +
libogg 1.3.2
 +
libpng 1.6.37
 +
libprotbuf 3.13.0.1
 +
librosa 0.8.0
 +
libsndfile 1.0.29
 +
libssh2 1.9.0
 +
libtiff 4.1.0
 +
libvorbis 1.3.7
 +
llvmlite 0.34.0
 +
lz4-c 1.9.2
 +
m2w64-gcc-libgfortran 5.3.0
 +
m2w64-gcc-lib-core 5.3.0
 +
m2w64-gcc-libs 5.3.0
 +
m2w64-gmp 6.1.0
 +
m2w64-libwinpthread-git
 +
markdown 3.3.3
 +
matplotlib-base 3.3.3
 +
mkl 2020.2
 +
msys2^conda-epoch 20160418
 +
multidict 4.7.5
 +
norbert 0.2.1
 +
numba 0.51.2
 +
numpy 1.19.4
 +
oauthlib 3.0.1
 +
olefile 0.46
 +
opt_einsum 3.3.0
 +
packaging 20.4
 +
pandas 1.1.4
 +
pillow 8.0.1
 +
pooch1.2.0
 +
protbuf 3.13.0.1
 +
pyasn1-modules 0.2.7
 +
pyasn1 0.4.8
 +
pyjwt 1.7.1
 +
pyparing 2.4.7
 +
pysoudfile 0.10.2
 +
python-dateutil 2.8.1
 +
python_abi 3.6
 +
pytz 2020.4
 +
requests-oauthlib 1.3.0
 +
resampy0.2.2
 +
rsa 4.6
 +
scikit-learn 0.23.2
 +
scipy 1.5.3
 +
spleeter 1.5.3
 +
tensorboard-plugin-wit 1.7.0
 +
tensorboard 2.4.0
 +
tensorflow-base 1.15.0
 +
tensorflow-estimator 1.15.1
 +
tensorflow 1.15.0
 +
termcoloar 1.1.0
 +
threadpoolctl 2.1.0
 +
tk 8.6.10
 +
tomado 6.1
 +
typing-extensions 3.7.4.3
 +
typing_extensions 3.7.4.3
 +
werkzeug 0.16.1
 +
wrapt 1.12.1
 +
xz 5.2.5
 +
yarl 1.6.1
 +
zipp 3.4.0
 +
zlib 1.2.11
 +
zstd 1.4.5
 +
_tflow_select 2.2.0
 +
</syntaxhighlight2>
 +
 +
めっちゃ増えた。本当にこんなに必要なのか?謎だわ。
  
 
==== '''うまくいかない手順'''====
 
==== '''うまくいかない手順'''====
  
 python環境をpython3.7やpython3.8にするとERORRが発生する。
+
 python環境をpython3.7やpython3.8にするとERRORが発生する。
 
 
 
 
  
79行: 220行:
  
 
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
 
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
 +
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
  
 
</syntaxhighlight2>
 
</syntaxhighlight2>

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