| 第四届计图挑战赛

Jittor 热身赛手写数字生成赛题 CGAN条件生成对抗网络

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。

｜这段代码是使用条件生成对抗网络（CGAN）进行手写数字生成的过程。以下是其主要流程特点和结果：

方法流程特点图像保存函数：定义了一个函数，将生成的图像保存到指定路径。这个函数首先将图像的像素值范围从[min_, max_]转换到[0, 255]，然后将图像的通道从第一维移动到最后一维，最后将图像保存为PNG格式。

图像采样函数：定义了一个函数，随机采样输入并保存生成的图片。这个函数首先生成随机的噪声和标签，然后使用生成器生成图像，最后调用图像保存函数将生成的图像保存下来。

模型训练：在每个epoch中，对数据集中的每一批数据，首先生成标签，然后生成真实图像和标签，接着生成随机噪声和标签，然后使用生成器生成图像。

主要结果这个方法的主要结果是生成的图像，这些图像是由生成器生成的，生成器的目标是尽可能地欺骗判别器，使判别器将生成的图像分类为真实的图像。这个过程是通过最小化生成器的损失函数来实现的，生成器的损失函数衡量的是生成器欺骗判别器的能力。

主要结果

简介

本项目包含了第四届计图挑战赛计图 - 手写数字生成赛题的代码实现。本项目的特点是：使用了条件生成对抗网络（CGAN）对手写数字进行生成，通过这种方法，能够生成具有特定条件或特性的手写数字，从而取得了令人满意的效果。