我对机器学习还是新手，之前所有的机器学习项目都是使用 CPU 完成的。现在，我开发了一个随机森林回归器，并使用 Optuna 对 18 个目标变量的超参数进行了优化（每个模型单独训练）。然而，尽管我的数据集行数只有大约 2,000 行，运行时间却显得非常漫长。我尝试使用 Google Colab 的 GPU 来加速训练，但发现对我的模型无济于事。有没有办法可以使用 GPU 来运行我的随机森林模型呢？

target_vars = df_crime.columns.tolist()[-18:]predictor_vars = df_crime.columns.tolist()[:-18]def otimize_RF(trial, x, y):   criterion = trial.suggest_categorical('criterion', ['mse', 'mae'])   n_estimators = trial.suggest_int('n_estimators', 10, 1500)   max_depth = trial.suggest_int('max_depth', 3, 20)   max_features = trial.suggest_uniform('max_features', 0.01, 1)   model = RandomForestRegressor(       criterion= criterion,       n_estimators=n_estimators,       max_depth=max_depth,    max_features=max_features,   )   cv = RepeatedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)   scores = cross_val_score(model, x, y, cv=cv,    scoring='neg_mean_squared_error')   return -1 * np.mean(scores)dict_ = dict()for crime in target_vars:   X = predictor_df_stand[df_crime[crime].notnull()]   y = df_crime[crime][df_crime[crime].notnull()].values   optimization_function = partial(otimize_RF, x=X, y=y)   study = optuna.create_study(direction='minimize')   study.optimize(optimization_function, n_trials=100)   dict_2 = study.best_params    dict_2['mse'] = study.best_value   dict_[crime] = dict_2   print(dict_)

回答：

如果你使用的是 sklearn 的随机森林实现，那么答案是否定的：你可以阅读这个 文档 以了解更多信息。

但如果能提供一些代码，会更容易理解问题所在。