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Jittor 计图挑战热身赛 Conditional GAN 简介 本项目包含了第四届计图挑战赛计图挑战热身赛的代码实现。本项目的特点是：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”14045401403335“的图像，最终评测结果为acc：，图像结果见result.png
安装 本项目可在Windows上运行，训练时间约为 6 小时，也可使用GPU进行加速
运行环境 Ubuntu20.04LTS python = 3.7 jittor = 1.3.8.5 推理 直接在pycharm上运行CGAN.py可以获得结果
数据集
Jittor-competition
Jittor 计图挑战热身赛 Conditional GAN 简介 本项目包含了第四届计图挑战赛计图挑战热身赛的代码实现。本项目的特点是：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”14045401403335“的图像，最终评测结果为acc：，图像结果见result.png
安装 本项目可在Windows上运行，训练时间约为 6 小时，也可使用GPU进行加速
运行环境 Ubuntu20.04LTS python = 3.7 jittor = 1.3.8.5 推理 直接在pycharm上运行CGAN.py可以获得结果