CGAN

项目简述

本项目使用 Jittor 机器学习框架，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。

安装与使用

首先安装计图深度学习框架，然后运行代码CGAN.py即可。如果支持cuda，训练过程默认会使用GPU

安装教程参考 https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/

# 安装Jittor框架
python --version
python -m pip install jittor
python -m jittor.test.test_core
python -m jittor.test.test_example
python -m jittor.test.test_cudnn_op

# 运行程序
python CGAN.py

其中，输出的数字序列位于CGAN.py中，需修改源代码。目前训练结束后会输出一张包含模型生成的数字序列的图片，数字序列是本人的手机号。

友情链接

Jittor框架：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/

头歌评测平台：https://www.educoder.net/competitions/index/Jittor-3