PA3 计图挑战热身赛 conditional-GAN Jittor

该项目使用 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。

安装

运行环境

• Windows10

• python >= 3.8

• 运行以下指令安装Jittor

  # 检查python版本大于等于3.8
  python --version
  python -m pip install jittor
  python -m jittor.test.test_core
  python -m jittor.test.test_example

安装依赖

本项目无依赖

预训练模型

无

训练

在CGAN.py所在目录下，命令行执行下列命令即可。

您也可以在代码中手动修改number字符串，改变输出结果。

python CGAN.py

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。