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本项目包含了第二届计图人工智能挑战赛 - 计图挑战热身赛的代码实现。本项目的特点是：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 ，生成特定数字的图像。
执行以下命令安装 python 依赖
pip install -r requirements.txt
预训练模型模型下载地址为 https://gitlink.org.cn/simon47/2024_jittor_challenger_warmup.git 下载后放入目录 <root>/ 下。
<root>/
运行以下命令：
python <root>/2024_jittor_challenger_warmup/CGAN.py
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2024计图挑战热身赛
Jittor 计图挑战热身赛 Conditional GAN
简介
本项目包含了第二届计图人工智能挑战赛 - 计图挑战热身赛的代码实现。本项目的特点是：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 ，生成特定数字的图像。
安装
运行环境
安装依赖
执行以下命令安装 python 依赖
预训练模型
预训练模型模型下载地址为 https://gitlink.org.cn/simon47/2024_jittor_challenger_warmup.git 下载后放入目录
<root>/下。训练
运行以下命令：
验证
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