jittor

简介
| 简单介绍项目背景、项目特点
本项目包含了第三届计图挑战赛计图 - 手写数字生成的代码实现。本项目的特点是:通过Embedding对标签进行编码整合到图像数据中进行训练,达到生成对应标签的数字图片。
安装
| 介绍基本的硬件需求、运行环境、依赖安装方法
本项目可在 2 张 2080 上运行,训练时间约为 2 小时。
运行环境
- ubuntu 20.04 LTS
- python >= 3.7
- jittor >= 1.3.0
下载数据集
下载地址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist
将下载的数据直接放到<root>/mnist_data
中无需解压。
训练
直接运行CGAN.py中的函数train()
推理
更改test中的number,运行函数test()
jittor
简介
| 简单介绍项目背景、项目特点
本项目包含了第三届计图挑战赛计图 - 手写数字生成的代码实现。本项目的特点是:通过Embedding对标签进行编码整合到图像数据中进行训练,达到生成对应标签的数字图片。
安装
| 介绍基本的硬件需求、运行环境、依赖安装方法
本项目可在 2 张 2080 上运行,训练时间约为 2 小时。
运行环境
下载数据集
下载地址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist
将下载的数据直接放到
<root>/mnist_data
中无需解压。训练
直接运行CGAN.py中的函数train()
推理
更改test中的number,运行函数test()