CGAN_jittor

项目简介

代码框架来自第四届计图人工智能挑战赛热身题——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)，生成特定数字的图像。

环境配置

jittor安装参考https://nbviewer.org/github/Jittor/LearnJittorBasicIn60Min/blob/master/

项目框架

• CGAN.py：包含数据下载、模型定义、训练步骤等功能的
• result.png：生成的最后结果。

运行指令

python3 CGAN.py