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。