CGAN_jittor && Jittor 挑战热身赛

简介

| 简单介绍项目背景、项目特点

本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 手写数字生成的代码实现。利用使用清华大学开源代码框架Jittor利用主流的手写数字数据集MNIST实现了Conditional GAN网络，目标是用计算机生成手写数字。

安装

| 介绍基本的硬件需求、运行环境、依赖安装方法

本项目可在windows+RTX3060 上运行，训练时间约为 10分钟。

运行环境

• python >= 3.8.9
• jittor >= 1.3.7.15

训练

｜ 介绍模型训练的方法

直接运行CGAN.py文件即可：python CGAN.py 得到的结果 result.png

参考链接

第三届计图人工智能挑战赛