.gitignore
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。
通过以下命令运行CGAN.py文件，可生成数据统计文件与手写数字图片。
CGAN.py文件
python3 CGAN.py
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN).
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CGAN_jittor
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。
环境配置
运行方式
通过以下命令运行
CGAN.py文件，可生成数据统计文件与手写数字图片。