Jittor 计图挑战热身赛

简介

本赛道将在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）模型，通过输入一个随机向量 z 和额外的辅助信息 y (如类别标签)，生成特定数字的图像。

赛题内容

本赛题将会提供数字图片数据集MNIST，参赛选手需要训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditiona1GAN模型，并生成下方给定用户随机ID对应的数字图片结果。

安装

项目在NVIDIA A800 80G 上训练，训练时间花费15分钟。

运行环境

• ubuntu 20.04
• python >= 3.8
• jittor >= 1.3.0
• CUDA 11.4

  安装依赖

  pip install jittor

训练参数

batch_size = 64 lr = 0.0002

使用方法

填写自己的number,到CGAN.py里的number变量值 python CGAN.py

致谢

基于计图官方示例代码填充注释为TODO的部分完成