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本赛道将在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）模型，通过输入一个随机向量 z 和额外的辅助信息 y (如类别标签)，生成特定数字的图像。
本赛题将会提供数字图片数据集MNIST，参赛选手需要训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditiona1GAN模型，并生成下方给定用户随机ID对应的数字图片结果。
本赛题提供示例代码，提供数据下载、模型定义、训练步骤等功能。
选手可以基于示例代码填充注释为 TODO 的部分完成该赛题。
本赛题通过 MNIST 分类器进行生成图像的验证，程序能够正常生成结果，且生成的结果图被判定为随机ID即为通过，否则不通过。 评测程序会返回每个数字的平均正确率，大于0.7即可通过。
比如用户的随机ID是 20232442018475
将模型代码与生成结果打包为 zip 提交，目录结构和文件名按照以下方式组织：
– result.zip – CGAN.py // 模型 + 训练代码 – result.png // 生成的结果图
运行环境 python >= 3.7 jittor >= 1.3.0
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jittor_第四届计图人工智能挑战赛热身赛
赛题介绍
本赛道将在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）模型，通过输入一个随机向量 z 和额外的辅助信息 y (如类别标签)，生成特定数字的图像。
赛题内容
本赛题将会提供数字图片数据集MNIST，参赛选手需要训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditiona1GAN模型，并生成下方给定用户随机ID对应的数字图片结果。
示例代码
本赛题提供示例代码，提供数据下载、模型定义、训练步骤等功能。
选手可以基于示例代码填充注释为 TODO 的部分完成该赛题。
评测方式
本赛题通过 MNIST 分类器进行生成图像的验证，程序能够正常生成结果，且生成的结果图被判定为随机ID即为通过，否则不通过。 评测程序会返回每个数字的平均正确率，大于0.7即可通过。
提交示例
比如用户的随机ID是 20232442018475
提交结果格式说明
将模型代码与生成结果打包为 zip 提交，目录结构和文件名按照以下方式组织：
– result.zip – CGAN.py // 模型 + 训练代码 – result.png // 生成的结果图
运行环境 python >= 3.7 jittor >= 1.3.0