计图挑战热身赛

• 赛题内容：

​ 训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditiona1GAN模型，并生成下方给定用户随机ID对应的数字图片结果。

• 需要生成的用户随机ID是：13630391361928

• 生成结果：

简介

​ 本项目包含了第三届计图挑战赛计图的代码实现。本项目的特点是：在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）模型，通过输入一个随机向量 z 和额外的辅助信息 y (如类别标签)，生成特定数字的图像。

​ 评测方式：通过 MNIST 分类器进行生成图像的验证，程序能够正常生成结果，且生成的结果图被判定为随机ID即为通过，否则不通过。 评测程序会返回每个数字的平均正确率，大于0.7即可通过。

安装

运行环境

• windows 10

• python >= 3.9

• jittor >= 1.3.7

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖。

pip install -r requirements.txt

运行

运行指令

直接运行以下指令即可完成，MINIST数据下载，数据预处理，训练，图片生成。

python CGAN.py

运行时间

10-20分钟。

致谢

代码参考了jittor给出的官方示例代码(https://data.educoder.net/api/attachments/5149654)。