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基于Jittor，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
Windows 10 python 3.10.6 jittor 1.3.0
通过如下命令安装jittor
python -m pip install jittor
python CGAN.py
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN). 示例代码参考https://www.educoder.net/competitions/Jittor-4
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第三届计图人工智能挑战赛热身赛
简介
基于Jittor，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
运行环境
Windows 10 python 3.10.6 jittor 1.3.0
通过如下命令安装jittor
运行项目