conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch如何将这个指令修改为从清华源下载Pytorch

可以将指令修改为以下命令来从清华源下载 PyTorch：

conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

这样，就会从清华源下载 PyTorch。

相关问题

复现Transferring Adversarial Robustness Through Robust Representation Matching需要配置以下环境： Python 3.6或以上 PyTorch 1.0.0或以上 TorchVision 0.2.1或以上 NumPy Matplotlib tqdm 建议使用Anaconda或Miniconda来创建虚拟环境，并在其中安装以上依赖项。的详细步骤

以下是复现Transferring Adversarial Robustness Through Robust Representation Matching所需的详细步骤：

1. 安装Anaconda或Miniconda（如果您尚未安装）。

2. 打开终端或命令行界面，并创建一个新的conda虚拟环境。您可以命名该环境为“adv-robustness”：

   conda create --name adv-robustness python=3.6

3. 激活新创建的虚拟环境：

   conda activate adv-robustness

4. 安装PyTorch和TorchVision。首先，通过以下命令安装PyTorch：

   conda install pytorch torchvision -c pytorch

如果您想安装特定版本的PyTorch，请查看PyTorch官方网站上的安装说明。

5. 安装NumPy、Matplotlib和tqdm：

   conda install numpy matplotlib tqdm

6. 现在您已经安装了所有依赖项，可以克隆Transferring Adversarial Robustness Through Robust Representation Matching的GitHub存储库：

   git clone https://github.com/yangarbiter/Adv_Robustness_RRM.git

7. 进入存储库的根目录，并通过以下命令运行示例脚本：

   cd Adv_Robustness_RRM
   python train_attn_adv.py

这将开始训练一个Attention-based adversarial training模型，用于对抗样本的防御。您可以根据自己的需求修改脚本中的参数。

以上就是复现Transferring Adversarial Robustness Through Robust Representation Matching所需的步骤。

torch1.0.0，torchvision0.2.1

### 安装 PyTorch 1.0.0 和 TorchVision 0.2.1

为了确保 PyTorch 1.0.0 和 TorchVision 0.2.1 的兼容性并成功安装，可以按照以下方法操作：

#### 使用 Conda 进行安装

推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 环境及其依赖项。通过 `conda` 命令可以直接指定所需版本进行安装。

conda install pytorch=1.0.0 torchvision=0.2.1 cuda100 -c pytorch

这条命令会创建一个新的环境，并从中安装特定版本的 PyTorch 及其对应的 TorchVision 库[^1]。

#### 解决潜在的兼容性问题

如果遇到类似错误信息 `"undefined symbol: _ZN2at7getTypeERKNS_6TensorE"` ，这通常是因为 PyTorch 和 TorchVision 版本不匹配所致。对于 PyTorch 1.0.0，应该配套安装 TorchVision 0.2.1 或者更早一点的稳定版如 0.2.0 。需要注意的是，在某些情况下，官方文档可能建议稍微不同的组合；因此最好查阅当时的发布说明来确认最佳搭配[^3]。

另外，考虑到不同操作系统之间的差异，Windows 用户可能会面临额外挑战。在这种环境下，有时需要手动下载预编译好的二进制文件来进行安装，而不是单纯依靠包管理器自动处理一切事务。

#### 验证安装是否成功

完成上述步骤之后，可以通过简单的测试脚本来验证安装情况：

import torch
print(torch.__version__)
import torchvision
print(torchvision.__version__)

这段代码将会打印出当前环境中所使用的 PyTorch 和 TorchVision 的具体版本号，以此判断两者之间是否存在预期中的关系。