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本项目通过使用 Jittor 机器学习框架,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。
本项目依赖于 Jittor 机器学习框架,可通过 https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/ 完成下载。
在命令行输入python CGAN.py命令即可运行本项目。也可手动修改代码200行的number变量值来自定义图片输出。
python CGAN.py
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
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CGAN_jittor
本项目通过使用 Jittor 机器学习框架,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。
环境配置与依赖
本项目依赖于 Jittor 机器学习框架,可通过 https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/ 完成下载。
项目运行
在命令行输入
python CGAN.py
命令即可运行本项目。也可手动修改代码200行的number变量值来自定义图片输出。