计算机图形学PA3：CGAN

1、项目简介

本项目需要通过使用提供的数字图片数据集MNIST，训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditiona1GAN模型，并生成给定用户随机ID对应的数字图片结果。本项目给定的随机ID为13822511381099

2、环境依赖

Python 3.8.10
numppy 1.23.1
jittor=1.3.7.16

jittor安装方式如下：

sudo apt install python3.7-dev libomp-dev  
python3.7 -m pip install jittor  
# or install from github(latest version)  
# python3.7 -m pip install git+https://github.com/Jittor/jittor.git  
python3.7 -m jittor.test.test_example  

如果无法访问github, 可以通过jittor主页下载

3、文件结构

.
├── .gitignore
├── CGAN.py
├── discriminator_last.pkl
├── generator_last.pkl
├── readme.md
└── result.png

文件结构中CGAN.py是源代码，discriminator_last.pkl和generator_last.pkl分别是判别器和生成器的模型文件，result.png是根据比赛页面指定数字序列生成的图像。

4. 运行方式

执行的方式为

python CGAN.py 

也可选定参数执行

python CGAN.py --n_epochs 100 --batch_size 64 --lr 0.0002 --b1 0.5 --b2 0.999 --n_cpu 8 --latent_dim 100 --n_classes 10 --img_size 32 --channels 1 --sample_interval 1000 

执行结果将输出到result.png中