PyTorch与Ubuntu集成程度较高，具体体现在以下方面：
- 安装便捷性：可通过pip或Anaconda轻松安装，官方提供详细安装指南，且支持多种安装方式。
- 版本兼容性：支持Ubuntu多个版本（如16.04、18.04、20.04、22.04等），但需注意PyTorch版本与CUDA、cuDNN版本的匹配。
- 功能支持性：可充分利用Ubuntu系统的硬件资源（如NVIDIA GPU）进行加速计算，且能通过虚拟环境隔离不同项目依赖。
- 社区资源丰富：有大量教程、文档和社区支持，方便用户解决集成过程中遇到的问题。