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總第 142 篇文章，本文大約?1300?字，閱讀大約需要 5?分鐘

前言

今天介紹一個 Github 項目---集成了 27 種 GAN 模型的 Jittor-GAN，項目地址：

https://github.com/Jittor/gan-jittor?u=2181051220&m=4512179795555993&cu=2181051220&ru=1402400261&rm=4512157284683484

包含了從 2014 年最開始的 GAN 算法模型代碼，到 2019 年的的一個 GAN 模型代碼，其中有非常著名的 Pix2Pix，CycleGAN，StarGAN 等，也有比較冷門點的 GAN 模型算法。

下面就簡單介紹一下這個 Github 項目。

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簡介

本項目的代碼基于 Pytorch-GAN，項目地址：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN

我們的 GAN模型庫--Jittor-GAN 支持 27 種 GAN 模型，下面這份表格是來自谷歌學術的最新引用情況。GAN 是從 2014 年提出，然后產生了很多優秀的 GAN 的改進工作。這 27 種 GAN 算法總共被引用了 60953 次，平均每篇論文被引用 2176 次。

我們還對比了基于 Jittor 的 GAN 模型庫和 Pytorch 的性能，結果如下所示，圖中的數字表示 Jittor 實現的模型相對于 Pytorch 的速度提升情況，最快的情況是提升了 283%，平均提升速度也是 185%。

在另一個展示角度，假設 Pytorch 需要的訓練時間是 100 個小時，而 Jittor 實現的 GAN 模型代碼訓練時間會少很多，最快的 GAN 模型只需要 35 個小時，平均需要 57 小時。

另外，代碼里使用到的 Jittor，其官網地址：

http://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/

官網對 Jittor 的介紹：

Jittor 是一個基于即時編譯和元算子的高性能深度學習框架，整個框架在即時編譯的同時，還集成了強大的Op編譯器和調優器，為您的模型生成定制化的高性能代碼。

Jittor前端語言為Python。前端使用了模塊化的設計，類似于PyTorch，Keras，后端則使用高性能語言編寫，如CUDA，C++。

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安裝

安裝的命令如下：

$?git?clone?https://github.com/Jittor/gan-jittor.git $?cd?gan-jittor/ $?sudo?python3.7?-m?pip?install?-r?requirements.txt

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模型使用樣例

這里簡單舉個例子來介紹如何運行這些 GAN 算法，這里以 CycleGAN 為例子，在 Jittor-GAN 的代碼實現地址：

https://github.com/Jittor/gan-jittor/blob/master/models/cyclegan/cyclegan.py

運行代碼例子如下，首先是下載對應的數據集，然后找到對應的文件夾，運行相應的代碼

$ cd data/ $ bash download_cyclegan_dataset.sh monet2photo $ cd ../models/cyclegan/ $ python3.7 cyclegan.py --dataset_name monet2photo

其他模型的使用例子也是如上所示

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最后，該項目地址可以直接點擊文章末尾底部”閱讀原文“，或者也可以后臺回復【jittor_gan】，獲取項目代碼的網盤鏈接。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Github|基于 Jittor 的 GAN 模型库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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