Ubuntu上PyTorch的主要資源獲取途徑
PyTorch官方網站是獲取資源的最權威渠道，提供版本適配指南（如CUDA/cuDNN與PyTorch版本的對應關系）、安裝命令生成工具（通過“Get Started”頁面選擇操作系統、包管理器（Pip/Conda）、Python版本及硬件配置，自動生成定制化安裝命令）、官方文檔（涵蓋API參考、教程、性能優化技巧）及預編譯二進制包（通過pip或conda直接下載）。例如，用戶可通過官網快速獲取Ubuntu環境下CPU/GPU版本的PyTorch安裝命令。
PyPI是Python包的官方倉庫，PyTorch的核心包（torch、torchvision、torchaudio）均在此發布。用戶可通過pip命令直接從PyPI安裝PyTorch，支持CPU版本（pip3 install torch torchvision torchaudio）及指定CUDA版本的GPU版本（如pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117）。安裝前需確保系統已配置好對應版本的CUDA和cuDNN依賴。
Anaconda是Python環境管理工具，其倉庫（pytorch頻道）提供預編譯的PyTorch包，適合需要隔離環境的用戶。通過conda命令可快速安裝PyTorch及依賴（如CPU版本：conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch；GPU版本：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch）。Conda會自動解決依賴沖突，避免系統環境混亂。
PyTorch的官方GitHub倉庫（pytorch/pytorch）是獲取源碼、最新開發版本及社區貢獻的核心渠道。用戶可通過克隆倉庫編譯源碼（需安裝C++編譯工具鏈及CUDA工具包），適合需要定制化功能（如修改內核、添加新算子）的開發者。此外，倉庫中的docs目錄包含詳細的開發文檔，examples目錄提供豐富的代碼示例。
Lambda Stack是由Lambda Labs提供的Debian PPA（個人軟件包存檔），包含PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN等深度學習工具的預編譯包。通過添加PPA源并使用apt命令，可實現“一鍵安裝”所有依賴（如sudo add-apt-repository ppa:lambdal/lambda-stack && sudo apt update && sudo apt install lambda-stack-cuda）。該工具適合希望簡化安裝流程、避免手動配置依賴的用戶。
