Jittor 热身赛：Conditional GAN on MNIST

简介

本项目包含了第四届计图人工智能挑战赛计图热身赛的代码实现。本项目的特点是：采用了 Conditional GAN在MNIST手写数据集上训练，取得了生成手写数字的效果。

安装

本项目可在 1 张 4090 上运行，训练时间约为 10 分钟。

运行环境

• ubuntu 20.04 LTS
• python == 3.9.0
• jittor == 1.3.9.7

安装依赖

于 Jittor Github 按照提示从source安装jittor。

训练

单卡训练可运行以下命令：

python3 CGAN.py --train_mode True

推理

训练完成直接执行推理:

python3 CGAN.py --train_mode False

致谢

此项目基于挑战赛官方提供的框架完成。