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简述： 本项目使用Jittor机器学习框架，在数字图片数据集MNIST上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，生成指定数字序列对应的图片。
什么是Conditional GAN： 这篇文章讲的很清楚：https://blog.csdn.net/yihool_/article/details/123228514
环境： 本人使用了macOS、Python、Jittor、C++编译器（clang） 其中Jittor的安装方法见：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/
如何运行： 下载CGAN.py文件 在运行终端输入：python CGAN.py
使用到的代码框架： https://github.com/Jittor/gan-jittor/blob/master/competition/warm_up_comp/CGAN.py
可改动部分： number = “158xxxx0363”#写入你注册时绑定的手机号（字符串类型） 改动上述字符串可运行输出自己想要的数字序列
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
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CGAN_jittor
简述： 本项目使用Jittor机器学习框架，在数字图片数据集MNIST上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，生成指定数字序列对应的图片。
什么是Conditional GAN： 这篇文章讲的很清楚：https://blog.csdn.net/yihool_/article/details/123228514
环境： 本人使用了macOS、Python、Jittor、C++编译器（clang） 其中Jittor的安装方法见：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/
如何运行： 下载CGAN.py文件 在运行终端输入：python CGAN.py
使用到的代码框架： https://github.com/Jittor/gan-jittor/blob/master/competition/warm_up_comp/CGAN.py
可改动部分： number = “158xxxx0363”#写入你注册时绑定的手机号（字符串类型） 改动上述字符串可运行输出自己想要的数字序列