CGAN_jittor

CGAN_jittor使用jittor框架训练Conditional GAN

简介

本项目包含了计图-CGAN的代码实现。本项目的特点是：同时训练生成器和辨别器，最终得到生成的手写数字图片。

Use the package manager pip to install jittor.

conda install pywin32
python -m pip install jittor
python -m jittor.test.test_core
python -m jittor.test.test_example

通过jittor从网上下载MNIST数据集进行训练

from jittor.dataset.mnist import MNIST

对MNSIT数据集的图片进行归一化等操作

transform = transform.Compose([
    transform.Resize(opt.img_size),
    transform.Gray(),
    transform.ImageNormalize(mean=[0.5], std=[0.5]),
])

设置训练的epochs和最终得到的手机号码，然后直接运行CGAN.py即可训练。

此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，部分代码参考了 jittor-gan。