CGAN_jittor

本项目是基于计图框架，针对手写数字生成任务对Conditional GAN (CGAN)模型的一个简单实现.

项目简述

• 运行本项目代码可以使用计图框架训练一个手写数字生成模型和手写数字判别器。
• 本项目采用的技术主要为生成对抗网络(CGAN)，采用 MNIST 数据集对模型进行训练。

项目安装与运行

本项目共包含一个 CGAN.py 源代码文件，但在运行该代码之前您需要在您的python环境中安装 jittor 框架，具体安装方法可以参考https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/。

在安装好 jittor 框架后，您可以将本仓库clone到本地，或者直接下载仓库中的CGAN.py文件。

您可以通过以下指令来运行项目

$ python CGAN.py

代码会自动下载和使用 MNIST 数据集对模型进行训练，您可以在当前目录下看到每隔一个阶段模型生成的手写数字图片结果，同时目录下的 discriminator_last.pkl generator_last.pkl 文件分别保存了当前阶段的判别器和生成器模型。当模型运行完成后，在当前目录下还会生成名为 result.png 样例图片。

训练过程输出如下图

项目参考效果

训练之前的结果

训练5000次

训练10000次

训练50000次

训练90000次

result

友情链接

本项目的代码为第三届计图人工智能挑战赛热身赛的示例代码经过进一步修改而生成。第三届计图人工智能挑战赛 (gitlink.org.cn)

许可

本项目采用 Apache 2.0 开源许可，您可以在 LICENSE.txt 中找到许可说明。