要使用GPU训练深度学习模型，你需要确保你的深度学习框架支持GPU加速，并且已经正确安装了GPU驱动和CUDA（NVIDIA的并行计算平台）。以下是一些主流框架使用GPU的基本步骤：

TensorFlow

安装TensorFlow GPU版本。

配置CUDA和cuDNN。

在代码中设置GPU设备，例如使用`tf.config.list_physical_devices（'GPU'）`检查可用GPU。

在创建模型、损失函数和优化器时，确保它们都在GPU上。

PyTorch

安装PyTorch GPU版本。

确认CUDA和cuDNN已正确安装。

在代码中设置GPU设备，例如使用`device = torch.device（"cuda" if torch.cuda.is_available（） else "cpu"）`。

将模型、数据和损失函数移动到GPU上，例如使用`model.to（device）`和`input_data = input_data.to（device）`。

Keras

安装Keras（通常与TensorFlow一起安装）。

配置CUDA和cuDNN。

使用`tf.distribute.Strategy` API，如`MirroredStrategy`，来实现分布式训练。

在代码中设置GPU设备，例如使用`strategy = tf.distribute.MirroredStrategy（）`。

PaddlePaddle

安装支持GPU的PaddlePaddle版本。

设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来指定使用的GPU设备。

在创建模型时，使用`paddle.set_device（）`将模型放在GPU上。

将数据转移到GPU上，例如使用`x = x.cuda（）`和`y = y.cuda（）`。

定义损失函数和优化器，并将它们也转移到GPU上。

这些步骤提供了使用GPU训练深度学习模型的基本框架。具体实现可能会根据你使用的框架和版本有所不同。确保在开始训练之前，所有必要的软件和驱动程序都已正确安装和配置。