yoloV3 设置GPU

要设置YoloV3使用GPU，你需要按照以下步骤操作：
1. 首先，确保你的计算机上已经安装了适当的GPU驱动程序。
2. 接下来，你需要下载和安装CUDA工具包。CUDA是一个用于在GPU上执行并行计算的平台和API。你可以在NVIDIA的官方网站上找到适合你的操作系统的CUDA版本，并按照说明进行安装。
3. 安装完CUDA后，你还需要下载和安装CUDNN库。CUDNN是一个优化的深度神经网络库，可提高深度学习模型在GPU上的训练和推理性能。同样，你可以在NVIDIA的官方网站上找到适合你的CUDA版本的CUDNN，并按照说明进行安装。
4. 安装完CUDA和CUDNN后，你需要配置你的深度学习框架以使用GPU。具体操作取决于你使用的框架，但大多数框架都有相应的配置选项，让你选择在CPU还是GPU上运行模型。例如，在使用TensorFlow时，你可以通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来指定要使用的GPU设备。在使用PyTorch时，你可以使用`torch.cuda.set_device()`函数来选择GPU设备。
5. 最后，确保你的模型和代码已经正确地配置为使用GPU。你可以通过在代码中使用GPU相关的函数和类来实现这一点，例如在TensorFlow中使用`tf.device()`函数将模型和操作放在GPU上，在PyTorch中使用`.cuda()`方法将模型和张量移动到GPU上。