Update README.md
| 本赛道将在数字图片数据集 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。
git clone https://github.com/Jittor/gan-jittor.git pip install -r requirements.txt
输入自己的手机号到number中
number = '1981234567'
python CGAN.py
| 对参考的论文、开源库予以致谢，可选
此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，部分代码参考了 jittor-gan。
Jittor挑战热身赛，本项目将在数字图片数据集 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。
Jittor 挑战热身赛
简介
| 本赛道将在数字图片数据集 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
运行环境
设置手机号
输入自己的手机号到number中
训练和生成图片
致谢
| 对参考的论文、开源库予以致谢，可选
此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，部分代码参考了 jittor-gan。