CGAN_jittor

简介

本项目使用Jittor深度学习框架，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。

环境要求

jittor框架对环境要求如下：

• 操作系统: Ubuntu >= 16.04 或 Windows Subsystem of Linux（WSL）
• Python版本：>=3.7
• C++编译器 （需要下列至少一个）
  • g++ （>=5.4.0）
  • clang （>=8.0）
• GPU 编译器（可选）：nvcc >=10.0
• GPU 加速库（可选）：cudnn-dev

使用方法

将CGAN.py中number变量的值修改为想要生成的数字（字符串形式）后运行CGAN.py即可。