CGAN_jittor

项目简述

本项目为清华大学“计算机图PA3小作业仓库。本人的姓名是谢宇阳，学号为2021010830。

项目内容为使用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。

环境需求

python >= 3.8
jittor >= 1.3.7

模型链接

可通过清华云盘下载训练完成的模型，链接为https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/1f26480a000a42ada1ea/

如何运行

如果您想从头开始训练并生成结果，只需要将仓库clone至本地之后，将工作目录切换至仓库下，然后运行

python CGAN.py

如果您想使用训练完成的模型直接进行模型生成，则首先需要下载上述链接，将上述链接中models.zip解压后，把其中的文件放在源代码同级目录下，然后将CGAN.py文件中的训练部分注释掉，再在仓库目录下运行

python CGAN.py

结果展示