A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)

CGAN_jittor 是一个使用 Jittor 框架实现的条件生成对抗网络（Conditional GAN）项目，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。

特性

• 使用 Jittor 框架实现 CGAN
• 支持自定义生成器和判别器模型
• 提供了训练和生成图像的示例代码

环境配置与运行使用

参考：计图安装教程

1. 创建虚拟环境

   conda create -n "jittor" python=3.9

2. 安装python开发环境和OpenMP库

   sudo apt install python3.9-dev libomp-dev

3. 安装 Jittor：

   pip install jittor==1.3.8.5

4. 克隆本项目：

   git clone 

5. 运行命令

   python CGAN.py

计图教程

计图使用教程

许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

参考链接

• 计图安装教程：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/
• 计图使用教程：https://www.educoder.net/paths/89rcg6jn