主要介绍了torchxrayvision包安装过程(附pytorch1.6cpu版安装),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
在本文中，我们将详细探讨如何在Python环境中安装`torchxrayvision`包，以及如何同时安装`PyTorch`的CPU版本。`torchxrayvision`是一个专门针对医学成像，特别是X光胸片分析的Python包。它包含了用于深度学习模型训练的数据集和预训练模型，对于COVID-19等疾病的筛查具有重要意义。
我们需要创建一个虚拟环境来避免与系统Python环境的冲突。在Anaconda环境下，可以使用以下命令创建一个新的环境，这里以Python 3.7为例：
```bash
conda create -n pytorch-cpu python=3.7
```
接着，激活刚创建的环境：
```bash
conda activate pytorch-cpu
```
为了加速下载速度，我们需要更换Conda的默认镜像源。可以使用以下命令添加中国科技大学、清华大学和上海交通大学的镜像源：
```bash
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
```
接下来，安装`PyTorch`的CPU版本。访问PyTorch官网（https://pytorch.org/get-started/locally/），根据你的系统和Python版本选择合适的安装指令。在这里，我们使用清华大学的镜像源来安装：
```bash
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
```
之后，按照官网给出的命令安装`PyTorch`。例如，如果你需要安装`PyTorch` 1.6.0的CPU版本，命令可能是：
```bash
conda install pytorch==1.6.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
```
请注意，这里的`-c pytorch`参数可以去掉，因为之前已经添加了PyTorch的镜像源。
安装完成后，你可以通过运行以下Python代码来验证`PyTorch`是否安装成功：
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
接下来，我们安装`torchxrayvision`。由于直接使用`pip install torchxrayvision`可能遇到问题，建议使用清华大学的Pypi镜像源：
```bash
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ torchxrayvision
```
如果在此过程中遇到`pandas`安装错误，可以单独安装`pandas`：
```bash
pip install pandas -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
```
再次尝试安装`torchxrayvision`，并检查是否安装成功：
```bash
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ torchxrayvision
```
然后在Python环境中测试：
```python
import torchxrayvision as xrv
```
如果没有出现任何错误信息，说明`torchxrayvision`已经成功安装。
总结来说，安装`torchxrayvision`和`PyTorch`的CPU版本，需要创建虚拟环境、更换镜像源、安装`PyTorch`、处理可能出现的依赖问题，以及最后安装`torchxrayvision`本身。这个过程需要耐心和细心，确保每个步骤都正确执行，以便顺利进行医学影像的深度学习研究。
