| 第二届计图挑战赛开源模板

Jittor CGAN手写数字生成 baseline

简介

本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 手写数字生成的代码实现。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

安装

本项目可在CPU上运行，训练时间约为 3 小时。

运行环境

• Windows
• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.0

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

pip install -r requirements.txt

预训练模型

预训练模型模型下载地址:here

训练

终端中运行以下命令：

python train.py

致谢

此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，部分代码参考了 jittor-gan。