在Ubuntu上安装PyTorch时，通常需要安装一些依赖库。以下是一些常见的依赖库：
- Python标准库：Python的核心库，用于编写Python程序。
- pip：Python的包管理工具，用于安装和管理Python包。
- setuptools：用于打包和分发Python包的工具。
- wheel：一种用于Python分发的二进制包格式，可以加快安装速度。
- CUDA Toolkit：用于GPU加速的深度学习库，PyTorch可以利用CUDA加速计算。
- cuDNN：CUDA的深度神经网络库，进一步优化深度学习模型的性能。
- git：用于版本控制的工具，PyTorch的源码通常通过git进行管理和分发。
- build-essential：包含编译工具和库，用于编译和安装Python扩展模块。
- htop：一个用于系统监控的工具，可以帮助你监控系统资源使用情况。
- fastapi、uvicorn、jinja2、python-multipart、transformers、sentencepiece、accelerate、bitsandbytes：这些库用于构建Web服务和深度学习模型。
请注意，具体安装哪些依赖库可能会根据PyTorch的版本和你的具体需求有所不同。建议参考PyTorch的官方文档或相关教程来获取最准确的依赖库列表。