添加训练过程中的损失可视化
本项目使用清华大学开源代码框架 Jittor ,利用手写数字数据集 MNIST 实现了 Conditional GAN 网络。
南开大学 2024 秋计算机图形学课程作业。
推荐使用 Ubuntu Server 22.04,需装有 Python 3.x,jittor 安装可以参考https://nbviewer.org/github/Jittor/LearnJittorBasicIn60Min/tree/master/。
Ubuntu Server 22.04
CGAN.py:模型训练与测试代码 images:包含训练时生成的图片 generator_last.pkl:生成器模型 discriminator_last.pkl:判别器模型 result.png:生成结果图片 MNIST_loss.png:训练过程中loss的变化 MNIST_loss_test.png:使用MNIST测试集测试时loss的变化
使用默认参数运行:
python3 CGAN.py
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN).
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Jittor-CGAN
本项目使用清华大学开源代码框架 Jittor ,利用手写数字数据集 MNIST 实现了 Conditional GAN 网络。
南开大学 2024 秋计算机图形学课程作业。
环境依赖
推荐使用
Ubuntu Server 22.04
,需装有 Python 3.x,jittor 安装可以参考https://nbviewer.org/github/Jittor/LearnJittorBasicIn60Min/tree/master/。项目框架
项目运行
使用默认参数运行: