CGAN_jittor

项目简介

A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN). This project provides a Conditional Generative Adversarial Network implementation using the Jittor deep learning framework, allowing users to train and generate images based on specific conditions.

功能

• 使用 Jittor 框架实现条件生成对抗网络（CGAN）。
• 支持自定义训练参数，如训练轮数、批量大小、学习率等。
• 提供图像生成功能，可根据指定条件生成相应的图像。
• 支持保存训练模型和生成的图像。

安装

在有较高版本的 conda 环境下，执行以下命令进行安装：

pip install python3.7-dev libomp-dev
python3 -m pip install jittor

使用方法

1. 运行测试

运行以下命令测试 Jittor 是否安装成功：

python3 -m jittor.test.test_example

2. 训练模型

运行以下命令开始训练 CGAN 模型：

python3 CGAN.py

训练过程中会输出训练进度和损失值信息，并在指定间隔保存生成的图像样本。

3. 生成图像

在代码中指定需要生成的数字序列（如 number = "123456789"），运行脚本后会根据该序列生成对应的图像并保存为 result.png。

项目结构

CGAN_jittor/
├── CGAN.py                # CGAN 模型实现和训练代码
├── readme.md              # 项目说明文档
├── generator_last.pkl     # 训练好的生成器模型文件（可选）
├── discriminator_last.pkl # 训练好的判别器模型文件（可选）
└── result.png             # 生成的图像文件（可选）

贡献指南

欢迎对本项目进行贡献！如果您发现任何问题或有改进建议，请随时提交 issue 或 pull request。在提交贡献之前，请确保您的代码已经通过测试，并遵循以下指南：

• 代码风格：请保持代码风格一致，遵循 PEP 8 规范。
• 测试：确保您的代码通过所有测试。
• 文档：如果您的代码添加了新功能，请更新 README 文件或相关文档。