Quentin_jittor

项目简介

这是一个使用 Conditional GAN 来绘制数字图片的代码。

使用方法

接受的参数如下：

• –n_epochs：整型，训练的 epoch 数量，默认值为 100。
• –batch_size：整型，批次的大小，默认值为 64。
• –lr：浮点型，Adam 优化器的学习率，默认值为 0.0002。
• –b1：浮点型，Adam 优化器的第一个动量衰减率，默认值为 0.5。
• –b2：浮点型，Adam 优化器的第二个动量衰减率，默认值为 0.999。
• –n_cpu：整型，用于批次生成的 CPU 线程数量，默认值为 8。
• –latent_dim：整型，潜在空间的维度，默认值为 100。
• –n_classes：整型，数据集的类别数量，默认值为 10。
• –img_size：整型，每张图片的尺寸，默认值为 32。
• –channels：整型，图像的通道数，默认值为 1。
• –sample_interval：整型，两次保存图片之间的间隔，默认值为 1000。