下面是一个可能的解决方法，可以尝试按照以下步骤操作：

1. 确保已正确安装了CUDA驱动程序和CUDA工具包。

2. 检查CUDA是否正确安装。可以使用以下代码来检测CUDA是否可用：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果返回False，则表示CUDA未正确安装。请检查CUDA的安装过程，并确保没有出现任何错误。

3. 检查GPU驱动程序是否正确安装。可以尝试重新安装GPU驱动程序来解决该问题。

4. 确保您的代码在正确的设备上运行。如果CUDA可用，但仍无法检测到GPU，可能是因为您的代码没有明确指定在GPU上运行。您可以使用以下代码将模型移到GPU上：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

然后，在进行任何计算之前，确保将输入数据和目标数据也移到GPU上：

inputs = inputs.to(device)
targets = targets.to(device)

这将确保您的代码在GPU上运行。

5. 检查CUDA版本和GPU驱动程序版本是否兼容。有时，CUDA版本与GPU驱动程序版本不兼容可能导致无法检测到GPU。请参考NVIDIA的官方文档，查找CUDA和GPU驱动程序的兼容性列表，并确保使用兼容的版本。

6. 如果上述步骤都无法解决问题，您可以尝试使用其他CUDA版本，或者更新您的GPU驱动程序。

请注意，解决此问题的确切方法可能因系统配置和环境而有所不同。因此，如果上述方法无效，建议查阅CUDA和GPU驱动程序的官方文档，或者参考相关论坛和社区，以获取更详细的解决方案。