CGAN 模型训练

2021010723 罗雨琪

项目简介

本项目使用Jittor深度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。 项目仅含一个代码文件CGAN.py，在其中定义了Generator和Discriminator，通过联合训练的方式使得二者分别得到优化。

环境配置

需要安装深度学习框架Jittor，参见网址https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/。 在服务器上安装环境的过程中，我遇到了gcc版本过高的情况，通过运行export cc_path="/usr/bin/g++-6"解决。

代码运行

直接在终端输入命令python CGAN.py即可，关于详细命令行参数详见CGAN.py。