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| 简单介绍项目背景、项目特点
本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 手写数字生成的代码实现。利用使用清华大学开源代码框架Jittor利用主流的手写数字数据集MNIST实现了Conditional GAN网络，目标是用计算机生成手写数字。
| 介绍基本的硬件需求、运行环境、依赖安装方法
本项目可在windows+RTX3060 上运行，训练时间约为 10分钟。
｜ 介绍模型训练的方法
直接运行CGAN.py文件即可：python CGAN.py 得到的结果 result.png
第三届计图人工智能挑战赛
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
CGAN_jittor && Jittor 挑战热身赛
简介
| 简单介绍项目背景、项目特点
本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 手写数字生成的代码实现。利用使用清华大学开源代码框架Jittor利用主流的手写数字数据集MNIST实现了Conditional GAN网络，目标是用计算机生成手写数字。
安装
| 介绍基本的硬件需求、运行环境、依赖安装方法
本项目可在windows+RTX3060 上运行，训练时间约为 10分钟。
运行环境
训练
｜ 介绍模型训练的方法
直接运行CGAN.py文件即可：python CGAN.py 得到的结果 result.png
参考链接
第三届计图人工智能挑战赛