kaggle GPUが使用されない

KaggleでKeras, TensorFlow, CNNを使用して訓練をしているのですが、
画像の様に
GPU使用率が0%　(たまに2%)
CPU使用率が100%を超えていて、GPUが使用されていません。

Kaggleの設定でGPUはオンにしています。

GPUが使用されていない原因が分かる方いらっしゃいましたら、教えて下さい。
よろしくお願い致します。

keras : 2.4.3
TensorFlow : 2.3.0

python
1import os, shutil
2import zipfile
3import tree
4import keras
5from keras import layers
6from keras import models
7from keras import optimizers
8from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
9from keras.preprocessing import image
10import matplotlib.pyplot as plt
11import tensorflow as tf
12
13（データの加工は省略）
14
15def create_model_2():
16    model = models.Sequential()
17    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
18    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
19    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
20    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
21    model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
22    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
23    model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
24    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
25    model.add(layers.Flatten())
26    model.add(layers.Dropout(0.5))
27    model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
28    model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
29    
30    return model
31
32model = create_model_2()
33model.compile(loss='binary_crossentropy',
34             optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
35             metrics=['acc'])
36train_datagen = ImageDataGenerator(
37    rescale=1./255,
38    rotation_range=40,
39    width_shift_range=0.2,
40    height_shift_range=0.2,
41    shear_range=0.2,
42    zoom_range=0.2,
43    horizontal_flip=True
44)
45
46# 検証データは水増しすべきではないことに注意
47test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
48
49train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
50    train_dir,                # ターゲットディレクトリ
51    target_size=(150, 150),   # すべての画像を150×150に変更
52    batch_size=128,            # バッチサイズ
53    class_mode='binary'        # 損失関数としてbinary_crossentropyを使用するため、2値のラベルが必要
54)
55
56validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
57    validation_dir,
58    target_size=(150, 150),
59    batch_size=128,
60    class_mode='binary'
61)
62
63history = model.fit_generator(
64    train_generator,
65    steps_per_epoch=15,
66    epochs=100,
67    validation_data=validation_generator,
68    validation_steps=8
69)