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本实验利用jittor框架，训练了一个Conditional GAN模型，用以生成指定数字序列对应的图片。
本模型使用平方误差函数来计算损失。真实图片为x，对应标签为y1，随机向量为z，随机标签为y2。对于判别器，有
L_D=1/2((D(G(z,y_2),y_2)^2 +(1 −D(x,y_1)^2))
对于生成器，有
L_G =(1−D(G(z,y_2),y_2))^2
让判别器最大化L_D，生成器最小化L_G，达到辨别器强于辨别，生成器以假乱真的目的。
该实验在CGAN.py中实现，ubuntu上安装jittor后运行即可。
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
CGAN
本实验利用jittor框架，训练了一个Conditional GAN模型，用以生成指定数字序列对应的图片。
本模型使用平方误差函数来计算损失。真实图片为x，对应标签为y1，随机向量为z，随机标签为y2。对于判别器，有
L_D=1/2((D(G(z,y_2),y_2)^2 +(1 −D(x,y_1)^2))
对于生成器，有
L_G =(1−D(G(z,y_2),y_2))^2
让判别器最大化L_D，生成器最小化L_G，达到辨别器强于辨别，生成器以假乱真的目的。
该实验在CGAN.py中实现，ubuntu上安装jittor后运行即可。