CGAN_jittor

项目简述

Jittor实现Conditional GAN

项目功能

通过Jittor 深度学习框架，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，并生成指定数字序列（CGAN_jittor.py或reload.py中的number变量）对应的图片result.png。

使用方式

1. 参考https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/ 下载并配置jittor环境。注意，jittor所依赖的所有python包都需在jittor所在路径的同一个python目录下，否则jittor可能无法识别。
2. 将本项目clone到本地
3. 运行python3.7 CGAN_jittor.py并得到结果图片（当然，您也可以直接通过运行reload.py得到result.png图片）

注：本代码会定时存储当前模型。因此，若代码运行时因各种原因停止，仍可以通过reload.py将当前模型提取出来并得到结果。