PyTorch是一个基于Numpy的科学计算包，向它的使用者提供了两大功能作为Numpy的替代者，向用户提供使用GPU强大功能的能力最为一款深度学习平台，向用户提供最大的灵活性和速度。以下是Linux版PyTorch的一些新特性：
PyTorch的Linux版本支持通过GPU张量加速，能够在短时间内处理大数据，这对于深度学习任务中的矩阵运算和并行计算非常有用。
PyTorch支持动态计算图，允许用户在运行时逐层修改神经网络结构，并且自动进行梯度计算，这为研究和应用开发提供了灵活性。
PyTorch可以在Linux、Mac和Windows操作系统上安装，用户可以根据自己的操作系统选择合适的安装方式。
用户可以通过conda或pip等包管理工具在Linux系统上安装和管理PyTorch及其相关库，如torchvision和torchaudio。
PyTorch提供了多个版本的安装包，用户可以根据自己的CUDA版本选择合适的PyTorch版本进行安装，以确保兼容性和性能。
在Linux环境中配置PyTorch时，需要注意Python库之间的依赖性，可以通过创建虚拟环境来隔离不同项目的依赖。
Linux系统中可以使用命令如nvidia-smi来查看显卡信息，使用lsb_release -a来查看系统信息，这些命令有助于用户了解和管理自己的硬件和软件环境。。
请注意，以上信息可能会随着PyTorch版本的更新而发生变化。建议查阅PyTorch的官方文档以获取最新信息。