| 第二届计图挑战赛开源模板

Jittor CGAN 热身赛

简介

本项目是第二届计图挑战赛热身赛的内容，完成了代码框架中的TODO部分并生成手机号

安装

本项目可在 普通电脑 上运行，训练时间约为 1 小时。

运行环境

• ubuntu 20.04 LTS
• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.0

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

pip install -r requirements.txt

预训练模型

无预训练模型

数据预处理

无需进行预处理

训练

执行：

python CGAN.py

即可开始以相应默认值训练模型

命令行参数如下：

--n_epochs # type=int, default=100, help='number of epochs of training'
--batch_size # type=int, default=64, help='size of the batches'
--lr # type=float, default=0.0002, help='adam: learning rate'
--b1 # type=float, default=0.5, help='adam: decay of first order momentum of gradient'
--b2 # type=float, default=0.999, help='adam: decay of first order momentum of gradient'
--n_cpu # type=int, default=8, help='number of cpu threads to use during batch generation'
--latent_dim # type=int, default=100, help='dimensionality of the latent space'
--n_classes # type=int, default=10, help='number of classes for dataset'
--img_size # type=int, default=32, help='size of each image dimension'
--channels # type=int, default=1, help='number of image channels'
--sample_interval # type=int, default=1000, help='interval between image sampling'

推理

无

致谢

此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，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。