CGAN_Jittor

| A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)

简介

| 本项目使用Jittor框架实现了Conditional GAN。Conditional GAN由生成器 (Generator) 和 判别器 r(Discriminato) 两部分组成，并在其基础上加上了对输出的控制。

安装

运行环境

• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.0

使用

模型默认会在数字图片数据集MNIST上进行训练，训练完成后，该模型可以将随机噪声和类别标签映射为数字图片。

｜CGAN.py中已经包含了MNIST数据集的下载和预处理部分。

｜若要定义自己的随机ID，请修改CGAN.py文件的第201行number。 运行命令：

python CGAN.py \
    --n_epochs [训练epochs数，默认为100] \
    --batch_size [训练的batch大小，默认为64] \
    --lr [训练的学习速率，默认为0.0002]

更多参数设置可以查看CGAN.py文件。

生成结果

随机ID为‘20576362052770’