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本项目是 湘潭大学“ZhuBa”队 参加 第二届计图人工智能挑战赛 热身赛 所使用的代码。项目使用 Jittor 框架实现的 Conditional GAN 模型在 MNIST 数据集上训练，并生成一串手写数字的图像。
执行以下命令安装 python 依赖
pip install -r requirements.txt
预训练模型https://drive.google.com/drive/folders/1wr7Giy4eD29SFkNJvAFLMiZxsP28IFVq?usp=sharing。请将预训练模型放入 saved/ 文件夹中供代码加载，并不要改变其文件名。
saved/
python CGAN.py train
运行上述指令即可开始训练，训练使用 Jittor 框架内置的 MNIST 数据集格式，训练过程中每一个 epoch 的模型系数和结果文件将保存在 saved/ 文件夹下。
python CGAN.py eval result.png 87
将预训练模型或自行训练的系数 pkl 文件放入 saved/ 文件夹下，并使用上述指令进行推理。推理命令的格式为 python CGAN.py [output file] [epoch]，预训练模型 epoch 数为 100，故给出的上述指令使用的是预训练模型推理。
pkl
python CGAN.py [output file] [epoch]
本项目参考了以下资料与项目，感谢作者的分享！
Jittor-[ZhuBA]-[计图挑战热身赛]
Jittor 湘潭大学ZhuBa队 手写数字生成
简介
本项目是 湘潭大学“ZhuBa”队 参加 第二届计图人工智能挑战赛 热身赛 所使用的代码。项目使用 Jittor 框架实现的 Conditional GAN 模型在 MNIST 数据集上训练，并生成一串手写数字的图像。
安装
运行环境
安装依赖
执行以下命令安装 python 依赖
预训练模型
预训练模型https://drive.google.com/drive/folders/1wr7Giy4eD29SFkNJvAFLMiZxsP28IFVq?usp=sharing。请将预训练模型放入
saved/文件夹中供代码加载，并不要改变其文件名。运行
训练
运行上述指令即可开始训练，训练使用 Jittor 框架内置的 MNIST 数据集格式，训练过程中每一个 epoch 的模型系数和结果文件将保存在
saved/文件夹下。推理
将预训练模型或自行训练的系数
pkl文件放入saved/文件夹下，并使用上述指令进行推理。推理命令的格式为python CGAN.py [output file] [epoch]，预训练模型 epoch 数为 100，故给出的上述指令使用的是预训练模型推理。致谢
本项目参考了以下资料与项目，感谢作者的分享！