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本项目为jittor的CGAN项目，具体为在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）模型，通过输入一个随机向量 z 和额外的辅助信息 y (如类别标签)，生成特定数字的图像。
本项目可在 1 张 3090 上运行，训练时间约为 15 分钟。
预训练模型为项目根目录的 discriminator_last.pkl 与 generator_last.pkl。
单卡训练可运行以下命令：
python CGAN.py
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
CGAN_jittor
简介
本项目为jittor的CGAN项目，具体为在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）模型，通过输入一个随机向量 z 和额外的辅助信息 y (如类别标签)，生成特定数字的图像。
安装
本项目可在 1 张 3090 上运行，训练时间约为 15 分钟。
运行环境
预训练模型
预训练模型为项目根目录的 discriminator_last.pkl 与 generator_last.pkl。
训练
单卡训练可运行以下命令：