Python Dlib未在Google Colab上使用GPU

如何在GPU上强制训练

目前，即使我运行

dlib，它也只使用CPU。dlib\u使用

，并显示

true

当我运行

print（dlib.cuda.get\u num\u devices（））时，它还会显示
1

下面的图片显示，当我运行代码时，GPU上没有运行任何东西：


注意：GPU被设置为运行
注释：

显然，正如我所测试的，这不是训练错误，而是加载错误。加载ibug-300W文件需要很多时间和ram。有没有办法更快地加载这个

如果有人在谷歌colab（缓慢的培训时间）上偶然发现这个问题

加载速度更快的方法是直接在colab的vm/内容上传输数据集。因为驱动器和Colab之间的传输速度很慢

PS：加载ibug-300W文件至少需要14-15GB的ram。
显然，正如我所测试的，这不是训练错误，而是加载错误。加载Ibug文件需要很多时间和ram。有没有办法更快地加载这个？