update imgs
smof head
tail
smof sort
smof sample
smof split
smof uniq
smof wc
smof grep
smof md5sum
smof permute
smof reverse
smof subseq
smof clean
smof filter
smof sniff
smof stat
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。
under common version:
common version
under platform version:
platform version
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
on MNIST
on CIFAR10
Copyright © 2022 Hapulus. This project is MIT licensed.
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN), based on MLP and CNN(DCGAN), testing on two datasets(MNIST, CIFAR10)
版权所有:中国计算机学会技术支持:开源发展技术委员会 京ICP备13000930号-9 京公网安备 11010802047560号
CGAN _ jittor
smof headandtailsmof sortsmof samplesmof splitsmof uniqsmof wcsmof grepsmof md5sumsmof permutesmof reversesmof subseqsmof cleansmof filtersmof sniffsmof stat⛵ 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:under
platform version:🌆 环境配置
python 3.8.12
安装Jittor
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
on CIFAR10
🔗 参考
Copyright © 2022 Hapulus. This project is MIT licensed.