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本项目是基于 Jittor 框架实现的 conditional-GAN, 在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）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)，生成特定数字的图像。
在运行设备上安装jittor框架后，运行如下语句 python CGAN.py 在巡练100个epoch后会生成相应的号码。
python CGAN.py
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
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GCAN_Jittor
本项目是基于 Jittor 框架实现的 conditional-GAN, 在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）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)，生成特定数字的图像。
运行方法
在运行设备上安装jittor框架后，运行如下语句
python CGAN.py在巡练100个epoch后会生成相应的号码。