Conditinal GANを学習させる場合はcgan/run_mnist_train.shを，画像を生成する場合はcgan/run_mnist_test.shを実行する．
学習完了時，各ラベルにつき338枚のサンプル画像を生成してくれるので，追加のサンプルが必要でなければrun_mnist_train.shを実行するだけでよい．生成したサンプル画像はcgan/samples/batch_imageに保存される．
今回のConditional GANのプログラムではバッチサイズ分の画像が1枚の画像として結合して出力される．split_images.ipynbは，これを1枚ずつmnistの画像サイズ（28×28）に切り分けるプログラム．cgan/samples/batch_image内の画像を切り分けてgenerated_dataに保存する．
CNNの学習はmnist_cnn/mnist-cnn.pyを実行する．この際，ソースコード中96行目のwaights_fileに与えるパスを存在しないファイルに設定すると学習を行う．既に存在しているファイルが指定されている場合は，指定されたファイルを読み込んで精度の計算のみを行う．学習中の損失関数や精度の値はmnist_cnn_fig内にグラフ画像として保存される．
エントロピーの計算はmnist_cnn/compute_prob.pyを実行する．このプログラムはgenerated_data内の画像を読み込み，ソースコード中71行目で指定されたファイルに保存されている重みを用いてエントロピーを計算する．エントロピーの計算結果はentropy_list.csvに保存される．
エントロピーの度数分布やサンプル画像と対応する確率のグラフ表示はGraph.ipynbを用いる．