CGAN _ jittor

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• Jittor 热身赛 Conditional GAN
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    • Miscellanous
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  • Installation
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  • License
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  • License
  • To-Do
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  • Usage
  • Install
  • License
• Table of Contents
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  • How to create and send an email campaign
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  • Setting Up Your Mailchimp Client with Prch
• 💪 Usage
  • 🕊 Prch Basics
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    • Synchronous
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• CGAN _ jittor
  • ⛵ 概述
  • 🌠 文件结构
  • 🌆 环境配置
  • 📚 生成结果
  • 📐 评价指标
  • 🔗 参考

⛵ 概述

基于Jittor框架实现CGAN。CGAN的核心思路是将噪声与标签一起投入生成器，将真实图片与标签一起投入判别器，从而使生成器可以生成指定类别的图片。由于MLP与CNN都可以对图像信息进行提取，所以分别基于二者实现CGAN（基于CNN实现的CGAN也可以看作是DCGAN的变种）。实现的两种模型分别在MNIST与CIFAR10上进行训练和测试。

🌠 文件结构

under common version:

• training(detail)
• evaluate(detail)

under platform version:

• two files submit to platform, which get score 0.9992 and 0.987

🌆 环境配置

• python 3.8.12

• 安装Jittor

  # 检查python版本大于等于3.8
  python --version
  conda install pywin32
  python -m pip install jittor
  python -m jittor.test.test_core
  python -m jittor.test.test_example
  python -m jittor.test.test_cudnn_op

• numpy 1.22.3 一些数学操作

• tqdm 4.63.0 进度条

📚 生成结果

📐 评价指标

on MNIST

BASED	MMD	FID	KNN	SSIM
MLP	0.34	100.11	99.05	0.278
CNN	0.18	48.69	96.22	0.284

on CIFAR10

BASED	MMD	FID	KNN	SSIM
MLP	0.43	232.06	99.97	0.121
CNN	0.25	89.60	97.97	0.119

🔗 参考

• Conditional Generative Adversarial Nets
• Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarival Networks
• An empirical study on evaluation metrics of generative adversarial networks
• GAN评价指标简介Blog

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