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

这是通过conda安装PyTorch 1.0.0和torchvision 0.2.1版本的命令，同时还指定了使用cuda100进行安装。其中，PyTorch是一个开源的深度学习框架，而torchvision是PyTorch中用于图像处理的工具包。在安装PyTorch时，需要根据自己的CUDA版本进行选择，这里使用的是CUDA 10.0版本。

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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。

pip install torch==1.0.0 torchvision==0.2.1语句与conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch有什么区别

这两个命令都是用于安装PyTorch和torchvision的，但是它们使用了不同的包管理工具。

`pip`是Python的包管理器，可以用于安装Python包，而`conda`是Anaconda的包管理器，可以用于安装Anaconda环境中的Python包。

具体区别如下：

- `pip install torch==1.0.0 torchvision==0.2.1`：这个命令会在你的系统上安装PyTorch和torchvision，但是它并不会安装CUDA，也不会自动安装与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。你需要手动选择适合你的CUDA版本的PyTorch版本，并通过pip安装。
- `conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch`：这个命令会在你的Anaconda环境中安装PyTorch和torchvision，同时还会自动安装与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。这是因为它使用了`-c pytorch`这个参数，它会从pytorch频道安装合适的PyTorch版本。同时，它也会自动安装CUDA 9.0。

如果你使用的是Anaconda环境，并且想要安装与你的CUDA版本兼容的PyTorch，那么建议使用`conda install`命令。否则，可以使用`pip install`命令手动选择适合你的CUDA版本的PyTorch版本。