Jittor 热身赛：手写数字生成 CGAN

简介

本项目使用Jittor机器学习框架，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，生成指定数字序列对应的图片。

运行环境

• Ubuntu 22.04 LTS
• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.0

配置环境

在terminal中输入如下命令配置环境

sudo apt install python3-dev libomp-dev
python3 -m pip install jittor
# 测试能否正常使用
python3 -m jittor.test.test_example

数据预处理

使用Jittor内嵌的MNIST数据集，无需额外数据处理。

训练

在terminal中输入如下命令，训练、生成模型：

python CGAN.py

致谢

此项目代码参考了 jittor-gan。