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用Jittor实现了Conditional GAN(CGAN)，并进行了手写体数字的生成。
运行CGAN.py即可开始训练模型。数据集为Jittor自带MNIST数据集，无需单独下载。
Jittor(计图): 即时编译深度学习框架 — Jittor (tsinghua.edu.cn)
gan-jittor/competition/warm_up_comp at master · Jittor/gan-jittor (github.com)
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
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A Jittor Implemetation of CGAN
简述
用Jittor实现了Conditional GAN(CGAN)，并进行了手写体数字的生成。
安装与使用
运行CGAN.py即可开始训练模型。数据集为Jittor自带MNIST数据集，无需单独下载。
链接
Jittor(计图): 即时编译深度学习框架 — Jittor (tsinghua.edu.cn)
gan-jittor/competition/warm_up_comp at master · Jittor/gan-jittor (github.com)