| 第三届计图挑战赛
本项目包含了第三届计图挑战赛热身赛生成特定数字的图像比赛的代码实现。本项目的特点是:通过在生成器generator和判别器discriminator中添加相同的额外信息y,将GAN扩展为一个conditional模型,在MNIST数据集下进行训练从而生成特定的手写数字。
- ubuntu 20.04 LTS
- python >= 3.7
- jittor >= 1.3.0
执行以下命令安装 python 依赖
pip install jittor
参考Jittor官网:Jittor(计图): 即时编译深度学习框架 — Jittor (tsinghua.edu.cn)
本工程无预训练模型
from jittor.dataset.mnist import MNIST
import jittor.transform as transform
transform = transform.Compose([
transform.Resize(opt.img_size),
transform.Gray(),
transform.ImageNormalize(mean=[0.5], std=[0.5]),
])
dataloader = MNIST(train=True, transform=transform).set_attrs(batch_size=opt.batch_size, shuffle=True)
训练可运行以下命令:
python CGAN.py
完成训练后会在根目录生成result.png
此项目基于官方提供的CGAN baseline实现,部分代码参考了 JGAN/cgan.py at master · Jittor/JGAN · GitHub。