CGAN_jittor_2311136

基于 Jittor 实现的 Conditional GAN，在 MNIST 数据集上进行条件生成实验，通过输入随机噪声向量 z 和类别标签 y，生成指定数字图像，并最终输出数字序列 2311136 的拼接结果图像 result.png。

环境说明

• 操作系统：Windows 11 + WSL2（Ubuntu）
• Python：3.10（Conda 环境）
• 主要依赖：
  • jittor
  • numpy
  • Pillow

运行方式

1. 在 WSL 中激活实验环境（示例）：

   conda activate jittor310
   export nvcc_path=""  # 使用 CPU 版本 Jittor

2. 进入代码目录并训练/生成结果：

   cd ~/CG小作业/CG
   python CGAN.py --n_epochs 50 --batch_size 64 --sample_interval 500

训练结束后，将在当前目录生成：

• 若干中间采样图片（如 0.png, 500.png 等）
• 训练好的模型参数 generator_last.pkl、discriminator_last.pkl
• 最终结果图像 result.png，展示数字序列 2311136