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本项目包含了第二节计图挑战赛计图挑战热身赛的代码实现。代码基本基于赛方提供的示例代码,用Jittor框架实现了Conditional GAN(CGAN)。本项目利用CGAN在MNIST数据集上进行训练模型,生成了如图所示的手写数字电话号码图片。
本项目可在RTX2060上运行,训练时间约20分钟到半小时。
执行以下命令安装 python 依赖
pip install -r requirements.txt
在code目录下执行以下命令:
python -u CGAN.py
训练完100个epoch之后结果result.png会输出到code目录下。其他命令行参数请见CGAN.py代码部分。
此项目的代码大部分来自于赛方给予的代码示例。
A Jittor implementation of Conditional GAN(CGAN). This repository is the fourth homework of the computer graphics course of THU.
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jittor-Partigiano-CGAN
计图挑战热身赛
简介
本项目包含了第二节计图挑战赛计图挑战热身赛的代码实现。代码基本基于赛方提供的示例代码,用Jittor框架实现了Conditional GAN(CGAN)。本项目利用CGAN在MNIST数据集上进行训练模型,生成了如图所示的手写数字电话号码图片。
安装
本项目可在RTX2060上运行,训练时间约20分钟到半小时。
运行环境
安装依赖
执行以下命令安装 python 依赖
训练
在code目录下执行以下命令:
训练完100个epoch之后结果result.png会输出到code目录下。其他命令行参数请见CGAN.py代码部分。
致谢
此项目的代码大部分来自于赛方给予的代码示例。