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Jittor热身赛代码，将在数字图片数据集 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，训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditiona1GAN模型，并生成给定用户随机ID对应的数字图片结果。
Jittor 框架对环境要求如下:
Pip 安装方式
sudo apt install python3.7-dev libomp-dev python3.7 -m pip install jittor # or install from github(latest version) # python3.7 -m pip install git+https://github.com/Jittor/jittor.git python3.7 -m jittor.test.test_example
如果测试运行通过，则说明已经安装完成
python CGAN.py
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
CGAN_jittor
项目简述
Jittor热身赛代码，将在数字图片数据集 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，训练一个将随机噪声和类别标签映射为数字图片的Conditiona1GAN模型，并生成给定用户随机ID对应的数字图片结果。
项目安装
Jittor 框架对环境要求如下:
Pip 安装方式
如果测试运行通过，则说明已经安装完成
运行方式