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| 第二届计图挑战赛之热身赛
本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 热身赛的代码。 本项目的大部分代码来源于Jittor-GAN。
本项目在普通安装Nvidia显卡的电脑上即可运行。
执行以下命令安装 python 依赖
pip install jittor
无预训练模型。
无需额外数据处理,代码会自动下载数据。
单卡训练可运行以下命令:
python CGAN.py
无。
此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现,大部分代码参考了 jittor-gan。
点击项目的“设置”,在Description一栏中添加项目描述,需要包含“jittor”字样。同时在Topics中需要添加jittor。
第二届Jittor人工智能算法挑战赛
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| 第二届计图挑战赛之热身赛
Jittor 基于GAN的数字生成(热身赛)
简介
本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 热身赛的代码。 本项目的大部分代码来源于Jittor-GAN。
安装
本项目在普通安装Nvidia显卡的电脑上即可运行。
运行环境
安装依赖
执行以下命令安装 python 依赖
预训练模型
无预训练模型。
数据预处理
无需额外数据处理,代码会自动下载数据。
训练
单卡训练可运行以下命令:
推理
无。
致谢
此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现,大部分代码参考了 jittor-gan。
注意事项
点击项目的“设置”,在Description一栏中添加项目描述,需要包含“jittor”字样。同时在Topics中需要添加jittor。