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本项目包含了第四届计图人工智能挑战赛的热身赛代码，使用 GAN 网络和 MNIST 数据集实现了一个生成随机数字字符串图片的工具。
本项目可在一张 RTX 3090 上运行，训练时间约为半小时。
只需要 jittor 环境即可。
在 jittor 环境下运行以下命令：
python CGAN.py
将在终端目录下生成 result.png 。
result.png
感谢清华大学暑期交叉实践课程教学团队提供的教学资源。
计图 PA3 仓库
Jittor 计图挑战热身赛 baseline
简介
本项目包含了第四届计图人工智能挑战赛的热身赛代码，使用 GAN 网络和 MNIST 数据集实现了一个生成随机数字字符串图片的工具。
安装
本项目可在一张 RTX 3090 上运行，训练时间约为半小时。
运行环境
安装依赖
只需要 jittor 环境即可。
训练与推理
在 jittor 环境下运行以下命令：
将在终端目录下生成
result.png。致谢
感谢清华大学暑期交叉实践课程教学团队提供的教学资源。