提交代码、模型、最终结果
本实验使用Jittor及其学习框架，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。
运行CGAN.py，即可生成各轮训练的结果和最终生成的图片png文件，以及模型pkl文件。
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN).
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图形学实验PA3：Conditional GAN
简述
本实验使用Jittor及其学习框架，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。
项目使用方式
运行CGAN.py，即可生成各轮训练的结果和最终生成的图片png文件，以及模型pkl文件。