| 第二届计图热身赛

Jittor 计图挑战热身赛

| 计图挑战热身赛要求:

本赛题将会提供数字图片数据集 MNIST，参赛选手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。

｜最终结果（马赛克处理后）

安装

| 基本的硬件需求、运行环境、依赖安装方法

本项目在个人笔记本电脑（GPU:NVIDIA 960M）上完成，训练时间约为 0.5 小时。

运行环境

• Win 10
• python >= 3.8
• jittor

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

conda create -n xxx(your env name) python=3.8
conda activate xxx
conda install pywin32
python -m pip install jittor
pip install -r requirements.txt

训练

｜ 介绍模型训练的方法

缺失代码添加：

# TODO: 添加最后一个线性层，最终输出为一个实数
nn.Linear(512,opt.n_classes)
# TODO: 将d_in输入到模型中并返回计算结果
output = self.model(d_in)
# TODO: 计算真实类别的损失函数
d_real_loss = adversarial_loss(validity_real,valid)
# TODO: 计算虚假类别的损失函数
d_fake_loss = adversarial_loss(validity_fake,fake)
# 生成你的手机号
number = '17xxxxxxxxx'

训练可运行以下命令：

python CGAN.py

致谢

感谢Jittor