Jittor-浑水摸鱼真的不队-计图挑战热身赛MNIST数字随机生成

简介

本项目包含了第三届计图挑战赛计图 - MNIST数字随机生成的代码实现。本项目的特点是：采用了Conditional GAN方法对随机向量字符串处理，取得了随机字符串的图片，并达到97.11%的精度。

安装

本项目可在 1 张 NVIDIA TITAN Xp 上运行，训练时间约为 0.5 小时。

运行环境

• ubuntu 18.04
• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.5

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

预训练模型模型下载地址为链接：https://pan.baidu.com/s/1cSYwtWa5gCXjJDeiiGZoHw?pwd=wto4 ，下载后放入根目录下。

数据预处理

代码中集成了jittor对手写数据集MNIST的下载及预处理，无需进行手动操作

训练及推理

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 jittor-gan。