CGAN_Jittor

本项目依赖于 Jittor 深度学习框架，在数字图片数据集 MNIST 上训练了一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的 Conditional GAN 模型，可以生成指定数字序列 number 对应的图片。

运行方法：安装好 Jittor 框架后，运行 python3 CGAN.py 指令即可。

训练过程中会生成若干 .png 的中间文件，代表当前模型生成的 0 到 9 的手写体。默认训练 100 个 epoch，每隔 10 个会将当前的 generator 和 discriminator 保存在 generator_last.pkl 和 discriminator_last.pkl 文件中。