Jittor Conditional GAN
本项目为南开大学2023计算机图形学课程小作业,采用头歌计图人工智能挑战赛热身赛的代码框架完成
项目框架如下
├── CGAN.py
├── pic
├── result.png
└── models
├── discriminator_last.pkl
└── generator_last.pkl
其中 CGAN.py 为源代码,包含了模型的搭建和训练函数
pic 中存储了训练时生成的样例图片
models 中保存了模型文件
result.png 为生成的目标数字串的图片
项目部署
环境依赖
python 3.10.8
jittor 1.3.4.3
推荐运行环境 Ubuntu 20.04
计图的安装和配置参考 https://nbviewer.jupyter.org/github/Jittor/LearnJittorBasicIn60Min/tree/master/
生成示例

Jittor Conditional GAN
本项目为南开大学2023计算机图形学课程小作业,采用头歌计图人工智能挑战赛热身赛的代码框架完成
项目框架如下
其中 CGAN.py 为源代码,包含了模型的搭建和训练函数
pic 中存储了训练时生成的样例图片
models 中保存了模型文件
result.png 为生成的目标数字串的图片
项目部署
环境依赖
推荐运行环境 Ubuntu 20.04
计图的安装和配置参考
https://nbviewer.jupyter.org/github/Jittor/LearnJittorBasicIn60Min/tree/master/
生成示例