看我看我，yolov3调用不来gpu

yolov3用gpu训练，调用不了gpu，网上找方法试了不大行
还有什么办法吗


  File "D:\anaconda3\envs\paddle_ku\tanchisheyolov3\lib\site-packages\paddle\device\__init__.py", line 202, in _convert_to_place
    raise ValueError("The device should not be 'gpu', "
ValueError: The device should not be 'gpu', since PaddlePaddle is not compiled with CUDA
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

该回答内容部分引用GPT，GPT_Pro更好的解决问题
这个问题可能是由于你没有正确配置CUDA导致的，在调用GPU时，可能会出现ValueError。CUDA是一个由NVIDIA（英伟达）开发的并行计算平台，它可以加速深度学习任务的训练过程。如果你想要使用GPU来加速你的YOLOv3网络，就需要先正确配置CUDA环境。

在搭建CUDA环境之前，你需要检查一下你的电脑有没有支持CUDA的显卡，如果没有，那么你就不能正常使用GPU来加速YOLOv3的训练过程。

在正式开始配置CUDA前，首先要从NVIDIA官方下载CUDA的安装包，然后安装并运行CUDA。安装完成之后，可以在Windows中打开“设备管理器”来查看是否安装成功，如果出现“NVIDIA CUDA”，则说明CUDA安装成功。

接下来要配置CUDA的运行环境，有两种方法可以实现：一是通过使用Windows命令行工具来实现；二是使用Visual Studio IDE（集成开发环境）。

使用命令行工具时，首先要打开Windows命令行工具，然后输入“nvcc -V”命令来测试CUDA是否正常运行。如果出现正常的版本信息，则说明CUDA已经正常安装并且可以使用了。在这之后就可以再输入相应的命令来调用GPU了。

如果使用Visual Studio IDE来配置CUDA的运行环境的话，可以通过打开Visual Studio IDE，然后在新建项目中选择“C++/CLI 动态库 (DLL)”来新建一个C++/CLI DLL 项目。接下来就要在新建项目中配置CUDA运行环境了。首先要将CUDA相关的库文件加入到项目中去；然后要修改配置属性中的C/C++选项卡中的“附加包含目录”、“附加库目录”、“启用GPU代码生成”、“GPU代码生成-GPU例子立即数量”、“GPU代码生成-GPU最大波数量”、“GPU代码生成-GPU最大波数量(SM 3.0)”、“GPU代码生成-GPU最大波数量(SM 3.5)”、“GPU代码生成-GPU最大波数量(SM 5.0)”、“GPU代码生成-GPU存储位宽度(字节)”、“ GPU代码生成- GPU核心性能时间分配密度(%) ” 等内容；最后就可以将yolov3代码写入到新建的C++/CLI DLL 项目中去并且保存。

在上述步骤完成之后，就可以使用GPU来加速yolov3的训练过程了。
如果回答有帮助，望采纳。