本文系统解答了Python如何用GPU训练：先搭建匹配的驱动、CUDA与cuDNN，并用conda或容器固定环境，再在PyTorch/TensorFlow/JAX中将模型与数据迁移到GPU、启用混合精度与高效数据管线。通过DataLoader或tf.data减少IO瓶颈，借助AMP与梯度累积缓解显存压力；扩展阶段采用DDP与NCCL进行多GPU分布式训练，并用Profiler定位热点。生产落地要重视可重复、可观测与协作，可将训练任务纳入项目协作系统（如PingCode）形成闭环。按“先正确、再加速、后扩展”的节奏推进，能稳步获得吞吐与收敛的双提升。