由 dawei 在Linux系统上搭建深度学习环境，需从基础依赖开始。推荐使用Ubuntu 20.04或以上版本，确保系统更新至最新状态。安装过程中可通过命令行执行 sudo apt update && sudo apt upgrade，以获取最新的软件包和安全补丁。
接下来安装NVIDIA驱动与CUDA工具包。若使用NVIDIA显卡，可运行 sudo ubuntu-drivers autoinstall 自动安装兼容驱动。随后访问NVIDIA官网下载对应版本的CUDA Toolkit，并通过deb包安装。安装完成后，验证CUDA是否正常工作，使用 nvidia-smi 命令查看显卡状态与驱动版本。
安装Python环境是关键一步。建议使用Anaconda或Miniconda管理Python环境。通过conda create -n dl_env python=3.9 创建独立环境，再用 conda activate dl_env 激活。在此环境下，使用 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 安装支持CUDA的PyTorch版本。
配置好深度学习框架后，可选择主流框架如TensorFlow、Keras或PyTorch进行模型开发。例如，使用pip install tensorflow 可快速安装。为提升开发效率，推荐安装Jupyter Notebook，通过 conda install jupyter 启动交互式编程环境。
模型训练前，准备数据集并编写脚本。以图像分类任务为例，使用ImageFolder加载数据，配合DataLoader实现批量读取。训练时启用GPU加速，通过 model.cuda() 将模型移至GPU，输入张量同样需 .cuda() 转换。
训练过程中，定期保存检查点（checkpoint）以防止意外中断导致损失。使用torch.save(model.state_dict(), 'checkpoint.pth') 可保存模型权重。训练结束后，可用torch.load加载权重进行推理，或部署为API服务。
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整个流程中，保持日志记录与版本控制至关重要。建议使用Git管理代码，结合conda env export > environment.yml 保存依赖配置，便于复现与共享环境。