Jittor 挑战赛-热身赛 Conditional GAN

简介

本项目是厦门大学”Tensor flows in you”队参加第四届计图人工智能挑战赛热身赛时所使用的代码。在数字图片数据集 MNIST 上训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditional GAN模型，并生成下方给定用户随机ID对应的数字图片结果。 20250872020311 result.png

安装

本项目可在1张3090上运行，训练时间约为20分钟。

运行环境

• Ubuntu 18.04 LTS
• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.0

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖 pip install jittor

训练

运行以下命令： python CGAN.py 即可在同一目录下进行训练并生成 result.png

致谢

感谢jittor官方提供的示例代码,基于示例代码填充注释为 TODO 的部分完成了该赛题