第五届Jittor挑战赛热身赛-生成手写数字baseline（CGAN）

| 三只松鼠队第五届计图挑战赛热身赛方案

训练中间结果

测试结果

简介

本项目包含了第五届计图挑战赛计图 - 三只松鼠队的热身赛的代码实现。本项目的特点是：在数字图片数据集MNIST上训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的ConditionalGAN模型，取得了生成本队的随机ID：“852566852191”对应数字图片的结果。

安装

本项目可在1张NVIDIA GeForce RTX 4090上运行，训练时间约为30分钟。

运行环境

• ubuntu 20.04 LTS
• python >= 3.10
• jittor >= 1.3.9.14

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

pip install -r requirements.txt

预训练模型

预训练鉴别器模型模型由此下载 https://drive.google.com/file/d/1xoPxbdyBfc0kh-WQAmkF-uUztVOwwJk0/view?usp=drive_link 预训练生成器模型模型由此下载 https://drive.google.com/file/d/1-VxJFe3zjsGTc-N74M8eKdbgygXH2430/view?usp=drive_link
下载后放在根目录下

训练与测试

训练与测试可运行以下命令：

python CGAN.py

致谢

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