CGAN_jittor

A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)

项目简介

本项目基于第三届计图人工智能挑战赛的热身赛题，根据数字图片数据集 MNIST，训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditional GAN模型，并生成指定数字序列（28167202809507）。

使用框架

• 编程语言：Python 3.7+
• 深度学习框架： Jittor
• 数据集：MNIST（Jittor 内置）

项目使用方法

1. 安装jittor

pip install jittor

或参考官方安装说明。

2. 运行代码进行训练

python CGAN.py

训练过程中会每隔一定步骤生成图形样本，可以用于观察训练效果的变化。

• 如有NVIDIA显卡，模型将在CUDA上运行，训练速度更快
• 如因不可抗力中断了训练，可将start_epoch改为中断时的epoch数，即可从中断处重新开始训练