PyTorch在Ubuntu上的典型应用场景
一 核心场景概览
- 计算机视觉：图像分类、目标检测、实例/语义分割、视频理解等。
- 自然语言处理：文本分类、命名实体识别、机器翻译、文本生成等。
- 三维与点云：点云分类与部件分割、三维目标检测等。
- 边缘与实时推理：摄像头/视频流的实时目标检测或分割。
- 科研与工程计算：深度学习训练与推理、HPC 加速等。
以上场景在 Ubuntu 上均有成熟实践，从教学示例到工程落地均可覆盖。
二 场景与案例速览
| 场景 |
典型任务 |
常用模型/库 |
Ubuntu实践要点 |
| 计算机视觉 |
图像分类、目标检测、分割 |
torchvision、YOLOv5、Detectron2 |
使用 CIFAR10 等数据集训练 CNN；部署 YOLOv5 进行推理与训练；在 Detectron2 上训练自定义检测模型 |
| 自然语言处理 |
文本分类、情感分析、翻译、生成 |
torchtext |
以 torchtext 处理文本数据，构建与训练 NLP 模型 |
| 三维与点云 |
点云分类、部件分割 |
PointNet |
在 ModelNet10/40、ShapeNet 上训练与测试分类/分割模型 |
| 实时图像处理 |
摄像头/视频流实时检测或分割 |
YOLOv5 |
读取视频流进行实时目标检测或分割 |
| 科研与工程计算 |
训练与推理、HPC |
PyTorch |
借助 Hopper 等架构 GPU 进行训练/推理；适配 HPC 任务 |
上述案例在 Ubuntu 18.04/20.04/22.04 等版本均有可复现实操记录，涵盖从入门到进阶的主流工作负载。
三 开发与部署工作流
- 环境搭建
- 使用 Anaconda 创建隔离环境；通过 conda/pip 安装 PyTorch（CPU 或指定 CUDA 版本）；如需 GPU，先确认 NVIDIA 驱动 正常（
nvidia-smi）。
- GPU 可用性验证
- 在 Python 中执行：
torch.cuda.is_available()、torch.cuda.get_device_name(0) 检查 CUDA 与设备名称。
- 训练与推理
- 视觉任务可用 torchvision 数据集与模型；目标检测可选 YOLOv5/Detectron2；三维点云可用 PointNet 官方实现；NLP 可用 torchtext 构建数据管道。
- 容器化与云端
- 使用预装 NVIDIA 驱动/CUDA 与 PyTorch 的 Ubuntu 22.04 镜像（如 PyTorch 2.6.0 + cu126/cuDNN9），结合 NVIDIA Container Toolkit 快速部署训练/推理容器，适合 AI 训练与推理、HPC 场景。
以上流程在 Ubuntu 上被广泛采用，兼顾本地开发与云端交付。
四 选型建议
- 有无 NVIDIA GPU：无 GPU 选 CPU 版；有 GPU 选匹配驱动与 CUDA 的 GPU 版（如 CUDA 11.8 或 12.x）。
- 安装工具：conda 便于环境隔离与依赖管理（可自动携带匹配 CUDA 运行时）；pip 简洁直接，适合熟悉 pip 的用户。
- 版本匹配：注意 PyTorch、CUDA、驱动、cuDNN 的兼容矩阵；不确定时参考官方渠道或云镜像的已验证组合。
这些做法有助于在 Ubuntu 上稳定复现实验并降低环境冲突风险。
