torchxrayvision包安装过程（附pytorch1.6cpu版安装）

TorchXrayVision包安装过程（附PyTorch1.6 CPU版安装）TorchXrayVision是由MIT-IBM Watson AI Lab开发的一个用于医学影像分析的深度学习框架。它基于PyTorch，可以用于处理X射线、CT、磁共振等医学影像。本文将介绍TorchXrayVision包的安装过程，特别是针对PyTorch1.6 CPU版的安装。

一、安装PyTorch

首先，需要安装PyTorch。可以在PyTorch官网上下载对应版本的安装包，也可以通过pip命令进行安装。由于本文要讲解的是CPU版的安装过程，因此这里介绍如何通过pip安装CPU版的PyTorch：

```

pip install torch==1.6.0+cpu torchvision==0.7.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

```

二、安装TorchXrayVision

接下来，可以通过pip命令安装TorchXrayVision：

```

pip install torchxrayvision

```

如果想要安装最新版的TorchXrayVision，可以从GitHub上下载源码进行安装。具体步骤如下：

1. 克隆TorchXrayVision的GitHub仓库：

```

git clone https://github.com/mlmed/torchxrayvision.git

```

2. 进入TorchXrayVision目录：

```

cd torchxrayvision

```

3. 安装TorchXrayVision：

```

pip install -e .

```

需要注意的是，如果系统中已经安装了其他版本的PyTorch，可能会出现版本冲突的问题。在这种情况下，可以考虑创建一个虚拟环境来安装TorchXrayVision。具体步骤如下：

1. 安装virtualenv：

```

pip install virtualenv

```

2. 创建一个虚拟环境：

```

virtualenv env

```

3. 激活虚拟环境：

```

source env/bin/activate

```

4. 在虚拟环境中安装PyTorch和TorchXrayVision：

```

pip install torch==1.6.0+cpu torchvision==0.7.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install torchxrayvision

```

三、测试TorchXrayVision

安装完成后，可以通过下面的代码测试TorchXrayVision是否正常工作：

```python

import torch

import torchvision

import torchxrayvision as xrv

# 加载一个示例数据集

dataset = xrv.datasets.NIH_Dataset(imgpath='images/', csvpath='sample_labels.csv')

# 显示一个样本

sample = dataset[0]

image, label = sample['image'], sample['label']

print('Image shape:', image.shape)

print('Label:', label)

# 创建一个模型

model = xrv.models.DenseNet(weights='all')

# 对样本进行预测

output = model(image.unsqueeze(0))

print('Output shape:', output.shape)

```

如果能够正常输出样本的形状、标签以及模型的输出，说明TorchXrayVision已经成功安装。

总之，安装TorchXrayVision需要先安装PyTorch，然后通过pip命令或者GitHub源码进行安装。如果出现版本冲突的问题，可以考虑创建一个虚拟环境来安装。最后，可以通过测试代码来验证TorchXrayVision是否正常工作。