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
时间: 2023-09-01 19:06:50 浏览: 70
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。
torch==1.7.1+cu110 and torchvision==0.8.1+cu110
torch==1.7.1+cu110和torchvision==0.8.1+cu110是深度学习框架PyTorch的两个版本。其中,torch是PyTorch的核心库,提供了张量计算和动态计算图等功能;而torchvision则是PyTorch的图像处理库,提供了常用的图像数据集、数据增强和模型预训练等功能。这两个版本的更新主要是为了修复一些已知的问题和增加新的功能。如果你需要使用PyTorch进行深度学习任务,建议使用这两个版本的组合。如果你遇到了问题,可以参考引用中提供的环境配置信息,或者查看相关文档和社区帖子以获取帮助。