| 第二届计图挑战赛热身赛题

Jittor 挑战热身赛

队伍：发际线救援队

简介

本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 热身赛的代码实现。本项目在baseline基础上完成，输入向量z和辅助类别信息y，生成手写数字图像。

安装

项目在1张Tesla V100上运行，训练时间约20分钟

运行环境

• Ubuntu 18.04.5
• python >= 3.8
• jittor >= 1.3.0
• cuda >= 11.0

安装依赖

执行一下命令安装jittor

pip install jittor

预训练模型

预训练模型下载地址为百度网盘，提取码为e15c。模型存放在当前目录即可。

训练

执行python CGAN.py进行训练，训练参数如下：

'--n_epochs', type=int, default=100, help='number of epochs of training'
'--batch_size', type=int, default=64, help='size of the batches'
'--lr', type=float, default=0.0002, help='adam: learning rate'
'--b1', type=float, default=0.5, help='adam: decay of first order momentum of gradient'
'--b2', type=float, default=0.999, help='adam: decay of first order momentum of gradient'
'--n_cpu', type=int, default=8, help='number of cpu threads to use during batch generation'
'--latent_dim', type=int, default=100, help='dimensionality of the latent space'
'--n_classes', type=int, default=10, help='number of classes for dataset'
'--img_size', type=int, default=32, help='size of each image dimension'
'--channels', type=int, default=1, help='number of image channels'
'--sample_interval', type=int, default=1000,help='interval between image sampling'

致谢

代码根据baseline修改完成，代码参考jittor-gan。