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在Python程序员的工作中，NVIDIA的CUDAToolkit与Anaconda的CUDAToolkit虽然可以互换使用，但两者在安装方式和使用场景上还是有一些差异。以下是关于如何在两者之间切换的详细说明。

NVIDIA的CUDAToolkit通常可以直接从官方网站下载并安装，而Anaconda的CUDAToolkit则是通过其官方包仓库提供的。由于Anaconda的包管理器具有较好的兼容性和稳定性，通常情况下我们会通过Anaconda来安装CUDA Toolkit。

在开始使用之前，需要确保系统中已经安装了CUDA。可以通过在终端中输入以下命令来检查：

nvcc --version

如果系统没有安装CUDA或者版本不是推荐的7.0或8.0，就需要先安装CUDA。

安装NVIDIA的CUDAToolkit 下载对应的CUDA Toolkit安装包，从NVIDIA官网进行安装。安装完成后，可以通过以下命令检查CUDA是否正确安装：

nvcc --version

安装Anaconda的CUDAToolkit 从Anaconda官网下载对应版本的安装脚本，并按照提示进行安装。安装完成后，可以通过以下方法添加CUDA环境变量：

export PATH="/usr/local/cuda-7.0/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-7.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

或者在Anaconda的配置文件中添加以下内容：

[condaEnv]
envs_dirs = /home/user/.conda/envs
# CUDA config
cuda_path = /usr/local/cuda-7.0

然后重启Anaconda环境以确保配置生效。

使用两者交替进行 在Python代码中，可以使用NVIDIA的CUDA API或Anaconda提供的NumPy GPU加速库来利用GPU资源。例如：

import numpy as np
# 使用NVIDIA的CUDA API
a = np.ones(1000, dtype=np.float32)
b = np.ones(1000, dtype=np.float32)
c = a + b
# 使用Anaconda提供的NumPy GPU加速库
a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes)
b_gpu = cuda.mem_alloc(b.nbytes)
c_gpu = cuda.mem_alloc(c.nbytes)
# 复制数据到GPU
cuda.copy(a, a_gpu)
cuda.copy(b, b_gpu)
# 执行GPU加法
kernel_add[512, 512](a_gpu, b_gpu, c_gpu)
# 将结果复制回CPU
cuda.copy(c_gpu, c)

在实际的机器学习训练任务中，可以同时利用CPU和GPU资源。例如，在深度学习中，可以将部分计算任务放在GPU上，而另一部分放在CPU上，从而充分利用多核CPU和GPU的并行计算能力。

测试用例

import numpy as np
from numba import cuda, jit
# 使用NVIDIA的CUDA API
a = np.ones(10000000, dtype=np.float32)
b = np.ones(10000000, dtype=np.float32)
c = a + b
# 使用Anaconda提供的NumPy GPU加速库
a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes)
b_gpu = cuda.mem_alloc(b.nbytes)
c_gpu = cuda.mem_alloc(c.nbytes)
# 复制数据到GPU
cuda.copy(a, a_gpu)
cuda.copy(b, b_gpu)
# 执行GPU加法
kernel_add[512, 512](a_gpu, b_gpu, c_gpu)
# 将结果复制回CPU
cuda.copy(c_gpu, c)

在测试用例中，我们创建了一个大小为10^7的1D数组，并使用NVIDIA的CUDA API和Anaconda提供的NumPy GPU加速库进行加法操作，最后将结果复制回CPU。