Added code files
用Jittor实现了Conditional GAN(CGAN)，并进行了手写体数字的生成。
运行CGAN.py即可开始训练模型。数据集为Jittor自带MNIST数据集，无需单独下载。
Jittor(计图): 即时编译深度学习框架 — Jittor (tsinghua.edu.cn)
gan-jittor/competition/warm_up_comp at master · Jittor/gan-jittor (github.com)
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
版权所有：中国计算机学会技术支持：开源发展技术委员会 京ICP备13000930号-9 京公网安备 11010802032778号
A Jittor Implemetation of CGAN
简述
用Jittor实现了Conditional GAN(CGAN)，并进行了手写体数字的生成。
安装与使用
运行CGAN.py即可开始训练模型。数据集为Jittor自带MNIST数据集，无需单独下载。
链接
Jittor(计图): 即时编译深度学习框架 — Jittor (tsinghua.edu.cn)
gan-jittor/competition/warm_up_comp at master · Jittor/gan-jittor (github.com)