项目名称: CGAN_jittor

项目简介

使用 Jittor 机器学习框架，在数字图片数据集 MNIST 上训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的 Conditional GAN 模型，生成指定数字序列对应的图片。

Jittor简介

一个完全基于动态编译,内部使用创新的元算子和统一计算图的深度学习框架， 元算子和Numpy一样易于使用，并且超越Numpy能够实现更复杂更高效的操作。而统一计算图则是融合了静态计算图和动态计算图的诸多优点，在易于使用的同时，提供高性能的优化。基于元算子开发的深度学习模型，可以被计图实时的自动优化并且运行在指定的硬件上，如CPU，GPU，TPU。

如何使用

Jittor的下载方式可以参考https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/，安装好Jittor后，在根目录输入

python CGAN.py

即可运行代码，根据不同需求，可以在代码最开始加入参数的地方修改参数以适应不同的需求。

正确运行的截图

结果图