torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 scipy==1.4.1 numpy==1.19.2 matplotlib==3.2.1 opencv_python==3.4.1.15 tqdm==4.62.3 Pillow==8.4.0 h5py==3.1.0 terminaltables==3.1.0 packaging==21.3

这是一个 Python 项目的依赖项列表，其中包括 PyTorch、PyTorch视觉库、SciPy、NumPy、Matplotlib、OpenCV Python、tqdm、Pillow、h5py、terminaltables和packaging。这些依赖项可能用于机器学习、计算机视觉、数据处理和可视化等任务。

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配置adversarial-robustness-toolbox==1.7.2 torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 numpy argparse tqdm pandas dill cox tables tensorboardX的步骤

以下是配置adversarial-robustness-toolbox==1.7.2 torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 numpy argparse tqdm pandas dill cox tables tensorboardX的步骤：

1. 安装anaconda或者miniconda。
2. 创建一个新的conda环境，例如命名为art_env。可以使用以下命令创建新环境：

   conda create -n art_env python=3.7

3. 激活新创建的conda环境：

   conda activate art_env

4. 安装PyTorch、torchvision和numpy。可以使用以下命令安装：

   conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
   conda install numpy

5. 安装其他必要的库，如argparse、tqdm、pandas、dill、cox、tables和tensorboardX。可以使用以下命令安装：

   pip install argparse tqdm pandas dill cox tables tensorboardX

6. 安装adversarial-robustness-toolbox==1.7.2。可以使用以下命令安装：

   pip install adversarial-robustness-toolbox==1.7.2

7. 验证环境是否配置成功。可以在Python交互式环境中输入以下代码来验证：

   import torch
   import art
   
   print("PyTorch version:", torch.__version__)
   print("ART version:", art.__version__)

如果以上代码可以正常运行并输出版本信息，那么表示环境配置成功。

ubuntu20.04安装conda24.9.2，python==3.7pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

在Ubuntu 20.04上安装特定版本的Python、PyTorch及其相关的torchvision、torchaudio以及cuDNN，你需要首先确保已经按照前面的方式安装了Miniconda。接下来，你将在一个新环境中安装这些库，包括CUDA 10.2的支持。这里是详细的步骤：

1. **激活conda环境**:
如果你还没有创建过环境，可以按照前面提到的方法创建一个名为`pytorch_env`的新环境，指定Python 3.7：

   conda create -n pytorch_env python=3.7
   source activate pytorch_env

2. **安装相关库**:
使用conda安装指定版本的PyTorch、torchvision、torchaudio和cuDNN（如果尚未安装CuDNN，需要单独下载cuDNN库并将其放置在正确的路径，通常在`/usr/local/cuda`目录下）：

   conda install pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2 torchaudio=0.7.2 -c pytorch

如果你需要特定版本的cuDNN，可以添加`-c conda-forge cudnn=10.2`，这里假设你已经将cuDNN库添加到了环境变量中。

3. **检查安装状态**:
完成安装后，可以使用`conda list`来查看所有安装的库及它们的版本：

   conda list

4. **验证PyTorch和cuda**:
测试一下安装是否成功，比如执行一个简单的PyTorch例子：

   python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

5. **遇到问题**: