fast.ai не использует графический процессор

Когда я запускаю тренировку с помощью fast.ai, используется только ЦП, хотя

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

показывает, что CUDA доступна и часть памяти на GPU занята моим тренировочным процессом.

from main import DefectsImagesDataset
from fastai.vision.all import *
import numpy as np
NUM_ELEMENTS = 1e5
CSV_FILES = {
 'events_path':
 './data/events.csv',
 'defects_path':
 './data/defects2020_all.csv',
 }
defects_dataset = DefectsImagesDataset(CSV_FILES['defects_path'], CSV_FILES['events_path'], NUM_ELEMENTS, window_size=10000)
model = models.resnet34
BATCH_SIZE = 16
NUMBER_WORKERS = 8
dls = DataLoaders.from_dsets(defects_dataset, defects_dataset, bs=BATCH_SIZE, num_workers=NUMBER_WORKERS)
import torch; print(torch.cuda.is_available())
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
learn = cnn_learner(dls, models.resnet34, metrics=error_rate, n_out=30, loss_func=loss_func)
learn.fit_one_cycle(1)

CUDA-Версия: 11.5

Fast.ai-Версия: 2.5.3

Как заставить fast.ai использовать GPU?

Решение проблемы

Мне пришлось указать устройство при создании загрузчиков данных. Вместо

dls = DataLoaders.from_dsets(
 defects_dataset, 
 defects_dataset, 
 bs=BATCH_SIZE, 
 num_workers=NUMBER_WORKERS)

я знаю есть

dls = DataLoaders.from_dsets(
 defects_dataset, 
 defects_dataset, 
 bs=BATCH_SIZE, 
 num_workers=NUMBER_WORKERS, 
 device=torch.device('cuda'))