Jittor 手写数字生成赛题

本赛道将在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）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)，生成比赛 ID 图像

简介

| 简单介绍项目背景、项目特点

本项目包含了第四届计图挑战热身赛计图 - 手写数字生成赛题的代码实现。本项目的特点是：采用了 CGAN 方法对 MNIST数字图片数据集 进行了训练和处理。

安装

| 介绍基本的硬件需求、运行环境、依赖安装方法

运行环境

• ubuntu 20.04 LTS
• python >= 3.7（我使用的是python3.8）
• jittor >= 1.3.0 （我使用的是jittor1.3.1.18）

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

python -m pip install jittor
python -m jittor.test.test_core
python -m jittor.test.test_example

(有关 jittor 的安装请参考 jittor 官网)

训练

｜ 介绍模型训练的方法

单卡训练可运行以下命令：

python train.py