CGAN

项目说明

使用 Jittor 深度学习框架，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

项目环境配置

本项目需要安装jittor框架，不同电脑配置下具体安装教程参考这里

项目运行方式

• 使用命令python CGAN.py可训练并生成模型discriminator_last.pkl和generator_last.pkl，最后生成数字序列13883301387170对应的图片result.png
• 可以修改CGAN.py中的变量number生成不同数字序列
• 其它命令行控制方式可运行python CGAN.py --help获取帮助