Ubuntu PyTorch与Windows PyTorch有以下区别:
- 安装依赖:Ubuntu系统通常更易管理依赖项,多数库和工具通过包管理器预装;Windows系统安装PyTorch时可能需手动安装一些依赖项,尤其是使用Anaconda时。
- 安装命令:两者安装命令有所不同,如在Ubuntu上常用
apt或conda安装,Windows上多通过Anaconda的conda命令安装,且Windows安装CUDA相关包时步骤可能更复杂。
- 环境配置:Ubuntu常用
virtualenv或conda创建管理虚拟环境;Windows主要用Anaconda创建管理虚拟环境,在配置CUDA等环境时可能需额外操作。
- 性能表现:早期Ubuntu的PyTorch在内存分配、向量化优化等方面有优势,虽现在Windows已改进,但在一些复杂计算场景下,Ubuntu可能仍稍优;且Ubuntu原生CUDA工具链更成熟,Windows需额外配置如WSL2等才能较好发挥GPU性能。
- 系统资源调度:Windows系统调度策略对长时间CPU密集型任务支持较弱,可能造成线程争用或CPU利用率不足;Ubuntu在这方面的资源调度对深度学习训练更友好。