第二届计图人工智能挑战赛-计图挑战热身赛 Jittor 手写数字生成 CGAN

简介

本项目包含了第二届计图挑战赛热身赛 - 本项目使用了Jittor框架完成手写数字生成,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。

安装

本项目可在1张2080上运行，训练时间约为 10分钟

运行环境

• ubuntu 18.04 LTS
• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.0

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

pip install -r requirements.txt

训练

直接运行cgan.py即可训练您的模型，训练完后模型会保存在saved_models文件夹里，并且你可以在images文件夹中看到训练的效果。

推理

在main.py里的对应位置填写一串数字，再运行main.py即可生成对应的手写数字，结果图片result.png会保存在同目录下。

致谢

对开发jittor的团队表示感谢。

注意事项

可能要在当前文件夹中建立saved_models文件夹和images文件夹以存放模型数据