Jittor 挑战热身赛数字图像生成

简介

本项目包含了第二届计图挑战赛中挑战热身赛数字图像生成的代码实现。本项目的特点是：使用了计图jittor的神经网络框架jittor.nn，通过MNIST提供的数据集进行训练，达成了根据代码指定的数字序列（以字符串表示），能够生成对应的手写数字图像。

安装

| 介绍基本的硬件需求、运行环境、依赖安装方法

本项目可在 2 张 2080 上运行，训练时间约为一个半 小时。

运行环境

• windows 11
• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.0

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

唯一需要安装的是第三方包计图jittor

pip install jittor

预训练模型

预训练模型使用的是MNIST数据集提供的手写数字图像，代码中会将训练集图像转为矩阵进行处理。

训练

多核训练可运行以下命令：

python --n_cpu=8 CGAN.py