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简介 本项目包含了第二届计图挑战赛计图挑战热身赛的代码实现。本项目的特点是：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。 运行环境 ubuntu 20.04 LTS python >= 3.7 jittor >= 1.3.0 训练 在pycharm上运行CGAN.py即可生成手写数字图像 致谢 此项目基于计图深度学习框架Jittor
本项目包含了第三届计图人工智能挑战赛热身赛的代码实现及相关文件。
Jittor人工智能挑战热身赛
简介 本项目包含了第二届计图挑战赛计图挑战热身赛的代码实现。本项目的特点是：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。
运行环境 ubuntu 20.04 LTS python >= 3.7 jittor >= 1.3.0
训练 在pycharm上运行CGAN.py即可生成手写数字图像
致谢 此项目基于计图深度学习框架Jittor