CGAN_jittor

项目简述

Jittor热身赛代码，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，训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditiona1GAN模型，并生成给定用户随机ID对应的数字图片结果。

项目安装

Jittor 框架对环境要求如下:

• 操作系统: Ubuntu >= 16.04 或 Windows Subsystem of Linux（WSL）
• Python：版本 >= 3.7
• C++编译器 （需要下列至少一个）
  • g++ （>=5.4.0）
  • clang （>=8.0）
• GPU 编译器（可选）：nvcc >=10.0
• GPU 加速库（可选）：cudnn-dev (cudnn开发版)

Pip 安装方式

sudo apt install python3.7-dev libomp-dev  
python3.7 -m pip install jittor  
# or install from github(latest version)  
# python3.7 -m pip install git+https://github.com/Jittor/jittor.git  
python3.7 -m jittor.test.test_example

如果测试运行通过，则说明已经安装完成

运行方式

python CGAN.py