PyTorch在Linux上的应用场景主要包括以下几类：
- 深度学习模型训练：如HRNet人体姿态估计模型、YOLOv3目标检测模型等，利用PyTorch的动态图机制和CUDA加速实现高效训练。
- 计算机视觉任务：包括图像分类、目标检测（如YOLOv3）、图像分割、风格迁移等，通过PyTorch构建CNN、GAN等网络。
- 自然语言处理：支持文本分类、情感分析、机器翻译等任务，可灵活构建RNN、LSTM、Transformer等模型。
- 强化学习：结合OpenAI Gym库实现游戏AI、机器人控制等策略，如Q-learning、DQN算法。
- 语音处理：用于语音识别、语音生成等任务，处理音频信号并构建相关模型。
- 推荐系统：分析用户行为数据，构建深度学习模型实现个性化推荐。
- 科学计算与部署：支持数值模拟、数据分析，还可通过TorchScript、ONNX等技术部署模型到生产环境。