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我们需要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,并生成注册时绑定的手机号
本项目在一张GTX 1650上运行,训练时间约为1.5小时
执行以下命令安装 python 依赖
pip install -r requirements.txt
执行 CGAN.py代码
Windows 11
Python 3.10.1
jittor 1.3.3.11,可以在cmd中通过以下命令安装
pip install jittor
首先我们需要绑定手机号;然后点击赛题说明-计图挑战热身赛-示例代码中的示例代码这个链接,点击warm_up_comp,我们会看到里面名为的CGAN.py的Python文件,[gan-jittor/CGAN.py at master · Jittor/gan-jittor · GitHub ]并将这个代码放到自己的VS Code中;然后我们需要将TODO补充完,一共有五处;这之后,我们就可以运行了,我允许了一个多小时,最后会生成一堆图片,以及一张reslut的图片,result那个图片就是我们输入的手机号
第二届计图[Jittor]人工智能挑战赛热身赛 jittor
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第二届计图[Jittor]人工智能挑战赛热身赛
简介
我们需要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,并生成注册时绑定的手机号
安装
本项目在一张GTX 1650上运行,训练时间约为1.5小时
安装依赖
执行以下命令安装 python 依赖
运行
执行 CGAN.py代码
运行环境
Windows 11
Python 3.10.1
jittor 1.3.3.11,可以在cmd中通过以下命令安装
实验步骤
首先我们需要绑定手机号;然后点击赛题说明-计图挑战热身赛-示例代码中的示例代码这个链接,点击warm_up_comp,我们会看到里面名为的CGAN.py的Python文件,[gan-jittor/CGAN.py at master · Jittor/gan-jittor · GitHub ]并将这个代码放到自己的VS Code中;然后我们需要将TODO补充完,一共有五处;这之后,我们就可以运行了,我允许了一个多小时,最后会生成一堆图片,以及一张reslut的图片,result那个图片就是我们输入的手机号