运行transunet各个包的版本

在运行TransUNet 模型时，需要注意各个包的版本兼容性。

首先，需要安装 PyTorch，建议安装最新版本以及与 CUDA 版本兼容的PyTorch包。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，可以方便地进行计算图构建和梯度计算。安装命令如下：

pip install torch torchvision

随后，需要安装一些其他依赖包，如 `einops`、`timm`、`tqdm` 等。这些包可以通过 `pip` 安装：

pip install einops timm tqdm

接下来，我们需要用到 `gradio` 包来构建用户界面进行模型评估。使用以下命令来进行安装：

pip install gradio

此外，还需要 `torchsummary` 包 来查看模型的摘要信息，以便对模型进行调试和优化。安装命令如下：

pip install torchsummary

最后，如果想在 Colab Notebook 中运行 TransUNet 模型，则还需要安装 `nbimporter` 包。这个包可以帮助在笔记本中导入其他的 Jupyter 笔记本。安装命令如下：

pip install nbimporter

通过安装以上这些包，我们可以顺利运行 TransUNet 模型并进行模型评估和调试。以上是一个300字的简要回答，如果需要更详细的信息，请提供更具体的问题。