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。通过终端执行sudo apt update && sudo apt upgrade，完成系统包升级，为后续安装打好基础。

安装NVIDIA驱动是运行深度学习模型的关键前提。若使用GPU加速，需确认显卡型号并安装对应版本的驱动。可通过nvidia-smi命令检查驱动是否正常加载。如未安装，可使用Ubuntu的图形化驱动管理工具或通过命令行添加graphics-drivers仓库进行安装。

接下来安装CUDA Toolkit和cuDNN。NVIDIA官网提供对应版本的下载链接，建议选择与PyTorch或TensorFlow兼容的版本。安装时注意路径配置，将CUDA路径加入环境变量PATH和LD_LIBRARY_PATH，确保系统能正确识别。

Python虚拟环境是管理项目依赖的理想方式。使用conda或pipenv创建独立环境，避免包冲突。推荐使用Anaconda或Miniconda，通过conda create -n dl_env python=3.9创建环境，并激活它。在环境中安装PyTorch或TensorFlow，官方提供了带CUDA支持的安装命令，例如：pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118。

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模型运行前，准备数据集和训练脚本。建议使用标准格式如ImageNet、COCO等，或自行构建CSV/JSON结构。利用PyTorch Dataset或TensorFlow Dataset类封装数据加载逻辑，提高代码复用性。训练时启用GPU加速，通过.to(‘cuda’)将模型和数据移至GPU。

监控训练过程可借助TensorBoard或WandB等工具。在代码中添加日志记录，可视化损失曲线和准确率变化。训练完成后，保存模型权重为.pth或.h5格式，便于后续部署或推理。

整个流程完成后，验证模型在测试集上的表现。若出现内存溢出，可减小批量大小（batch size）或启用梯度累积。保持系统资源监控，合理分配计算任务，提升开发效率。