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。