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这是第四届计图人工智能挑战赛热身赛题目我的解答.
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 (如类别标签),生成特定数字的图像.
在示例代码中补充了需要的部分.
执行 python CGAN.py 即可运行.
python CGAN.py
第四届计图人工智能挑战赛的热身赛题目, jittor 热身赛题目.
第四届计图人工智能挑战赛热身赛题目
简介
这是第四届计图人工智能挑战赛热身赛题目我的解答.
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 (如类别标签),生成特定数字的图像.
运行环境
方法
在示例代码中补充了需要的部分.
执行
python CGAN.py即可运行.