Merge https://gitlink.org.cn/kly20/CGAN_jittor
主要结果：会根据CGAN.py中写入的number字符串生成对应的数字串图像
本项目使用Jittor框架搭建Conditional GAN模型，并基于MNIST数据集进行训练。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。
本项目可以在
可以使用下列命令搭建环境
sudo apt install python3.7-dev libomp-dev python3.7 -m pip install jittor python3.7 -m jittor.test.test_example # 如果您电脑包含Nvidia显卡，检查cudnn加速库 python3.7 -m jittor.test.test_cudnn_op
本项目无依赖
在CGAN.py所在目录下运行python CGAN.py即可开始训练并输出结果
python CGAN.py
训练后，您可以通过numpy.load(discriminator_last.pkl, allow_pickle=True)以及numpy.load(generator_last.pkl, allow_pickle=True)加载训练好的判别器和生成器。
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
Jittor 计图挑战热身赛 conditional-GAN
主要结果：会根据CGAN.py中写入的number字符串生成对应的数字串图像
简介
本项目使用Jittor框架搭建Conditional GAN模型，并基于MNIST数据集进行训练。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。
安装
本项目可以在
运行环境
可以使用下列命令搭建环境
安装依赖
本项目无依赖
训练
在CGAN.py所在目录下运行
python CGAN.py即可开始训练并输出结果推理
训练后，您可以通过numpy.load(discriminator_last.pkl, allow_pickle=True)以及numpy.load(generator_last.pkl, allow_pickle=True)加载训练好的判别器和生成器。