通过调整模型优化GPU使用，可以显著加速计算机视觉项目的训练。采用混合精度训练（FP16）减少内存占用，同时保持模型权重为FP32。增大batch_size提高GPU利用率，计算更准确的梯度。设置torch.backends.cudnn.benchmark为True可加速算法选择，提升训练效率。这些方法有效解决了训练速度慢的问题。