jittor热身赛CGAN

简介

本项目使用 Jittor 深度学习框架，在比赛主办方提供的数字图片数据集 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，生成比赛指定数字序列对应的图片。

安装

Jittor 框架目前支持 Linux 或 Windows(包括 WSL)，mac 系统请安装虚拟机解决。需要 使用 Python 及 C++ 编译器（g++ 或 clang）。Jittor 提供了三种安装方法：docker，pip 和 手动安装，具体安装教程请参考： https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/

运行

python CGAN.py

运行程序将会生成中间文件 discriminator_last.pkl 和 generator_last.pkl 保存模型。你可以随时停止训练并生成图片。 其它命令行控制方式可运行 python CGAN.py --help 获取帮助