Jittor 热身赛 Conditional GAN

简介

本项目实现 Jittor 热身赛题 Conditional GAN. 使用 jittor 深度学习框架，在 MNIST 数据集上训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的 CGAN 模型。

安装

本项目可在 windows 上使用 docker 环境运行。训练时间约为 1.5 小时。 使用 docker 安装 jittor 框架:

docker run -it -p 8888:8888 jittor/jittor
docker run jittor/jittor python3.7 -m jittor.test.test_example

运行代码方式如下:

docker run -it -v [your_path]:/workspace jittor/jittor /bin/bash

训练

python3.7 CGAN.py

推理

生成指定数字序列(如’990115’)可运行:

python3.7 test_CGAN.py --num='990115'

快速开始

训练好的模型地址: https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/15ad0cfdf2cd48098d34/