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本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 计图热身挑战赛的代码实现。本项目基于Jittor深度学习框架，在数字图片数据集 MNIST 上训练了一个 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)，生成特定的手写数字图像。
本项目可在一张 1050Ti 上运行，训练时间约为 50 分钟。
使用Docker安装方式，无需配置环境及其他依赖
无
数据集使用MNIST数据集进行训练
运行以下命令进行训练：
python CGAN.py
训练结束后自动生成测试结果，由头歌平台测评并给出分数。
此项目基于论文 Conditional Generative Adversarial Nets 实现，部分代码参考了 jittor-gan。
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN).
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Jittor 计图挑战热身赛 CGAN
简介
本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 计图热身挑战赛的代码实现。本项目基于Jittor深度学习框架，在数字图片数据集 MNIST 上训练了一个 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)，生成特定的手写数字图像。
安装
本项目可在一张 1050Ti 上运行，训练时间约为 50 分钟。
运行环境
安装依赖
使用Docker安装方式，无需配置环境及其他依赖
预训练模型
无
数据集
数据集使用MNIST数据集进行训练
训练
运行以下命令进行训练：
推理
训练结束后自动生成测试结果，由头歌平台测评并给出分数。
致谢
此项目基于论文 Conditional Generative Adversarial Nets 实现，部分代码参考了 jittor-gan。