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CGAN_jittor

本项目利用Jittor 深度学习框架实现了一个 Conditional GAN(Conditional generative adversarial nets)模型。该模型在数字图片数据集 MNIST 上训练,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。由于其在易于使用的同时,提供高性能的优化等特点,同时也基于熟悉计图、推广国产框架的目的,本项目选用计图深度学习框架。

依赖安装

本项目需要安装jittor框架,并需要使用 Python 及 C++ 编译器(g++ 或 clang)。 Jittor 框架目前支持 Linux 或 Windows(包括 WSL),具体安装教程请参考:https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/

如何使用

在根目录下 python3 CGAN.py运行,最终模型生成的图片保存在 result.png中。

代码框架来源链接

本项目的代码框架来自于头歌平台举办的在线竞赛“第三届计图人工智能挑战赛”热身赛所提供的示例代码,链接为 https://www.educoder.net/competitions/Jittor-4

Copyright (c) 2023 李雨江

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关于

A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)

14.5 MB
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