jittor 手写数字生成 Conditional GAN

简介

本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 手写数字生成比赛的代码实现以及训练好的模型。本项目的特点是：采用了Conditional GAN进行模型训练，用得到的模型对目标数字进行处理，得到尽可能的近似手写的图像效果。

安装

本项目可在 1 张 Tesla T4 上运行，训练时间约为半小时。

运行环境

• ubuntu 20.04 LTS
• 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为

链接: https://pan.baidu.com/s/1VhWR4kuxn0F8isSNzL538A?pwd=i199

提取码: i199

下载后放入代码执行的目录下。

• 注意：请不要修改模型的文件名

训练

训练模型可运行以下命令：

python train.py

默认保存模型到代码的同一个目录下的这两个文件

generator_last.pkl

discriminator_last.pkl

推理

生成指定的手写数字可以运行以下命令：

• 可以通过修改代码中的字符串number指定输出的数字

python test.py

生成的结果会保存到和代码同一个目录下的result.png