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| 第三届计图挑战赛热身赛
本项目是河北北方学院的激流队参加“第三届计图人工智能挑战赛”热身赛所使用的代码。项目使用 Jittor 框架实现的 Conditional GAN 模型在 MNIST 数据集上训练，并生成一串手写数字的图像。
执行以下命令： python CGAN.py
此项目基于论文 Conditional Generative Adversarial Nets 实现，部分代码参考了 jittor-gan。
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)，生成特定数字的图像。
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| 第三届计图挑战赛热身赛
Jittor CGAN生成手写数字
简介
本项目是河北北方学院的激流队参加“第三届计图人工智能挑战赛”热身赛所使用的代码。项目使用 Jittor 框架实现的 Conditional GAN 模型在 MNIST 数据集上训练，并生成一串手写数字的图像。
安装
运行环境
训练
生成结果
致谢
此项目基于论文 Conditional Generative Adversarial Nets 实现，部分代码参考了 jittor-gan。