Jittor 计图挑战热身赛 CGAN

简介

本项目包含了第五届计图挑战热身赛 - MNIST 图片生成比赛的代码实现。本项目的特点是：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。

安装

本项目可在 GPU 或纯 CPU 环境运行，训练时间约为 2 小时。

运行环境

• ubuntu 20.04 LTS
• python >= 3.11
• jittor >= 1.3.0

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

apt update
apt install libomp-dev
python -m pip install jittor

训练

可运行以下命令：

bash ./train.sh

推理

测试模型结果可以运行以下命令：

bash ./test.sh

致谢

此项目基于论文 Conditional Generative Adversarial Nets 实现，部分代码参考了 JGAN。