| 第二届计图挑战赛开源热身赛 jittor-AutoZebra-CGAN

Jittor 手写数字生成热身赛

简介

本项目包含了第二届计图挑战赛热身赛的代码实现。

本项目在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）模型，使用 jittor 中全链接层的深度学习模型，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)，生成特定手写数字的图像。

安装

硬件需求

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 20.04 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 -r requirements.txt

训练与测试

运行以下命令：

python CGAN.py

即可在同目录下生成 result.png 文件。

致谢

此项目部分代码参考了 jittor-gan。