在Hadoop中使用GPU进行训练的方法通常涉及以下步骤：

1.安装CUDA和GPU驱动程序：首先需要在Hadoop集群上的每台机器上安装CUDA和相应的GPU驱动程序。这将确保Hadoop集群可以利用GPU资源进行训练任务。

2.配置Hadoop集群：在Hadoop集群上配置GPU资源，以便将其与Hadoop任务一起使用。这可能需要修改Hadoop配置文件以指定GPU资源的分配和调度策略。

3.编写GPU加速的MapReduce任务：编写适用于GPU加速的MapReduce任务，以利用GPU资源加速模型训练。这可能涉及使用GPU加速的机器学习库（如CUDA或cuDNN）来编写GPU版本的MapReduce任务。

4.提交任务并监控：最后，将GPU加速的MapReduce任务提交到Hadoop集群，并监控任务的执行情况。可以使用Hadoop的日志文件和监控工具来跟踪任务的进度和性能。

需要注意的是，使用GPU进行训练可能需要额外的配置和优化，以确保任务能够有效利用GPU资源并获得良好的性能提升。因此，在尝试在Hadoop中使用GPU进行训练时，建议首先进行一些基本的测试和调优工作，以确保任务能够顺利运行并获得预期的加速效果。