图形学项目

项目简介

本项目是一个基于Jittor深度学习框架实现的CGAN（条件生成对抗网络）项目，用于图像生成任务。该项目利用条件生成对抗网络的优势，能够根据给定的条件生成高质量的图像。

功能特点

• 支持条件图像生成
• 基于Jittor深度学习框架，提供高效的训练和推理性能
• 支持自定义数据集训练
• 提供预训练模型用于快速部署
• 包含完整的训练和评估流程

技术架构

• 框架：Jittor
• 模型：条件生成对抗网络（CGAN）
• 编程语言：Python
• 深度学习：CUDA加速

环境配置

系统要求

• Ubuntu 24.04
• CUDA 12.2
• Python 3.7
• g++ 9.5.0

环境配置步骤

1. 创建并激活conda环境

# 创建Python 3.7的conda环境
conda create -n jittor python=3.7 -y

# 激活环境
conda activate jittor

2. 安装g++ 9.5.0

# 添加Ubuntu Toolchain PPA
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test -y

# 更新软件包列表
sudo apt update

# 安装g++ 9.5.0
sudo apt install g++-9 -y

# 设置g++-9为默认版本
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 90

3. 安装必要的依赖

# 更新libstdc++
conda install -c conda-forge libstdcxx-ng -y

# 安装jittor
pip install jittor --force-reinstall

验证安装

运行以下命令验证安装是否成功：

python -m jittor.test.test_example

注意事项

1. 确保系统已正确安装CUDA 12.2
2. 如果遇到GLIBCXX版本问题，请确保已更新libstdcxx-ng
3. 建议使用g++ 9.5.0版本，其他版本可能会导致编译问题

常见问题解决

1. 如果遇到 GLIBCXX_3.4.30 not found 错误：

   conda install -c conda-forge libstdcxx-ng -y

2. 如果遇到编译错误，请确保g++版本正确：

   g++ --version  # 应该显示 9.5.0

使用方式

通过以下命令开展相关图形训练

python pub/CGAN.py

联系方式

• 手机：13035219190(+86)