计图热身赛：CGAN手写数字生成

项目概述

本项目使用条件生成对抗网络(CGAN)​，基于计图深度学习框架(Jittor)实现手写数字生成。通过输入指定数字序列（如”28169332809719”），模型能自动生成对应的逼真手写数字图片，结果保存在result.png

环境配置

• ​Python: 3.10.12
• ​依赖安装:
  pip install jittor

运行代码

根目录下python CGAN.py

​核心功能​

​生成器​：将随机噪声+数字标签转换为图像 ​判别器​：区分真实图像与生成图像 ​训练数据​：MNIST手写数字数据集 ​输出结果​：生成指定数字序列的灰度图像（32×32像素）