由 dawei 在机器学习项目中，高效的Linux环境是提升计算性能和开发效率的关键。选择合适的Linux发行版能够为深度学习框架提供良好的支持，比如Ubuntu或CentOS，它们都拥有丰富的软件包和活跃的社区。
安装过程中，建议使用最小化安装模式，减少不必要的服务和软件，从而降低系统资源占用。同时，配置好网络和更新源，确保后续依赖项的快速获取与安装。
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硬件驱动的正确安装对GPU加速至关重要。NVIDIA显卡需要安装对应的CUDA工具包和驱动程序，而AMD显卡则可以使用ROCm平台。这些驱动不仅影响模型训练速度，还决定了能否充分利用硬件资源。
软件环境的搭建同样不可忽视。通过Anaconda或Miniconda管理Python环境，可以避免版本冲突，并轻松安装TensorFlow、PyTorch等常用库。•设置好SSH密钥和远程访问权限，有助于分布式训练和协作开发。
•定期维护系统，清理无用文件，监控资源使用情况，能有效防止性能下降。一个高效且稳定的Linux环境，将为机器学习任务提供坚实的基础。