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本项目的特点是：采用了 jittor 方法对 MNIST 数据集处理，取得了生成电话号码的效果。
本项目可在 1 张 GTX 1660 上运行，训练时间约为 30 分钟。
执行以下命令安装jittor
pip install jittor
预训练模型模型下载地址为 https:abc.def.gh，下载后放入目录 <root>/weights/ 下。
<root>/weights/
模型的训练可以运行以下命令：
python CGAN.py
训练完成后会根据设置的手机号自动进行推理。
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。
本项目包含了第二届计图挑战赛计图-热身赛的代码实现。本项目的特点是：采用了 jittor 方法对MINST数据处理，取得了电话号码生成的效果
Jittor 热身赛
简介
本项目的特点是：采用了 jittor 方法对 MNIST 数据集处理，取得了生成电话号码的效果。
安装
本项目可在 1 张 GTX 1660 上运行，训练时间约为 30 分钟。
运行环境
安装依赖
执行以下命令安装jittor
预训练模型
预训练模型模型下载地址为 https:abc.def.gh，下载后放入目录
<root>/weights/下。训练
模型的训练可以运行以下命令：
训练完成后会根据设置的手机号自动进行推理。
致谢
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。