以下是一些PyTorch在Ubuntu上的應用案例：
- 深度學習模型訓練：可使用PyTorch框架訓練HRNet模型，用于人體姿態估計，借助其動態圖機制和CUDA加速技術，能高效完成訓練。
- 計算機視覺任務：利用PyTorch的Faster R - CNN模型進行目標檢測，通過分布式數據并行（DDP）功能在多個GPU上并行訓練，提升效率，還可使用DeepLabV3模型實現語義分割等。
- 自然語言處理：在Ubuntu系統下，可運用PyTorch設計并訓練文本分類、情感分析等自然語言處理模型，利用其靈活性和動態圖計算優勢優化模型結構。
