readme
计15 陈羿华
该项目使用了Jittor框架,借助条件生成对抗网络(Conditional GAN)模型,将随机噪声和类别标签映射为数字图片,实现数字的生成。
环境要求
Windows 10 及以上 python >= 3.8
下载示例代码 (https://www.gitlink.org.cn/competitions/index/Jittor-4)
安装Jittor
python -m pip install jittor
运行
python CGAN.py
该项目中的代码和架构大量参考了开源社区的开源代码,在此表示感谢
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
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PA3
计15 陈羿华
项目介绍
该项目使用了Jittor框架,借助条件生成对抗网络(Conditional GAN)模型,将随机噪声和类别标签映射为数字图片,实现数字的生成。
安装与使用
环境要求
下载示例代码 (https://www.gitlink.org.cn/competitions/index/Jittor-4)
安装Jittor
运行
致谢
该项目中的代码和架构大量参考了开源社区的开源代码,在此表示感谢