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本项目是利用Jittor框架，在数字图片数据集 MNIST 上训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的 Conditional GAN 模型，用于生成指定数字序列对应的图片。
ittor 框架目前支持 Linux 或 Windows(包括 WSL)，mac 系统请安装虚拟机解决。需要 使用 Python 及 C++ 编译器（g++ 或 clang）。Jittor 提供了三种安装方法：docker，pip 和 手动安装，具体安装教程请参考： https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/
A Jittor implementation of Conditional GAN
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CGAN_jittor
项目简介
本项目是利用Jittor框架，在数字图片数据集 MNIST 上训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的 Conditional GAN 模型，用于生成指定数字序列对应的图片。
环境配置
ittor 框架目前支持 Linux 或 Windows(包括 WSL)，mac 系统请安装虚拟机解决。需要 使用 Python 及 C++ 编译器（g++ 或 clang）。Jittor 提供了三种安装方法：docker，pip 和 手动安装，具体安装教程请参考： https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/