第二届计图挑战赛-热身赛

简介

本项目包含了第二届计图挑战赛-热身赛的代码实现。本项目的特点是：采用了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，取得了预期效果。

安装

本项目可在大部分计算机上运行，主要使用计图（Jittor）深度学习框架。

运行环境

windows 10
python >= 3.8
jittor >= 1.3.0

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

pip install numpy
python -m pip install jittor
python -m jittor.test.test_core
python -m jittor.test.test_example
python -m jittor.test.test_cudnn_op (可选)

注：若计算机配备GPU则可执行安装依赖的最后一行代码；若计算机没有配备GPU，请不要执行安装依赖的最后一行代码。

训练

直接运行以下命令即可：

python CGAN.py