Conditional GAN

项目简介

本项目使用Jittor框架，根据提供的数字图片数据集 MNIST，训练了一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditional GAN模型，并生成比赛页面指定数字序列。

项目结构

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├── CGAN.py              #项目主程序
├── discriminator_last.pkl    #判别器模型
├── generator_last.pkl          #生成器模型
├── readme.md
└── result.png            # 最终生成的数字序列图像

环境要求

Linux环境

• Python：版本 >= 3.7

• C++编译器 （需要下列至少一个）

  • g++ （>=5.4.0 for linux）
  • clang （>=8.0 for mac）

• 安装Jittor:

  python3.7 -m pip install jittor
  python3.7 -m jittor.test.test_example

项目运行

python CGAN.py

生成样例