第四届计图人工智能挑战赛-热身赛

示例

简介

    （1）本赛道将在数字图片数据集 MNIST 上训练 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)，生成特定数字的图像。
    （2）本赛题将会提供数字图片数据集MNIST，参赛选手需要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，并生成下方给定用户随机ID对应的数字图片结果。

安装

本项目可在 1 张 RTX 3090 上运行，训练时间约为20分钟。

运行环境

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

安装依赖

pip install jittor

训练

python CGAN.py

致谢

基于计图官方示例代码填充注释为TODO的部分完成