檢查數據集大小和記憶體限制： 確保數據集不會占用超出GPU記憶體容量。如果數據集太大，考慮分批次載入數據或使用數據增強技術。
確認GPU驅動程式和CUDA版本： 確保伺服器上安裝的GPU驅動程式和CUDA庫與深度學習框架相容。更新驅動程式和CUDA版本可能有助於解決載入數據集的問題。
檢查數據路徑和格式： 確保數據集路徑設定正確，並且數據格式與深度學習框架所需格式一致。某些框架可能要求特定的數據格式，如TensorFlow的TFRecord或PyTorch的Dataset類。
調整數據載入方式： 嘗試使用懶載入技術，如PyTorch的DataLoader或TensorFlow的tf.data.Dataset，以按需載入數據，而不是一次性載入整個數據集。
檢視錯誤日誌和異常資訊： 檢查在載入數據集時是否有任何報錯或異常資訊。這些資訊可以幫助定位問題所在，例如記憶體溢位或數據格式錯誤。
降低數據集維度或取樣率： 如果數據集過大或者維度過高，可以考慮降低數據集的維度或者取樣率，以減少記憶體消耗。
使用數據預處理： 對數據進行預處理、縮放或壓縮，以減小數據集的大小並提高載入效率。這可能需要額外的時間和資源，但能有效改善數據載入問題。
嘗試其他數據載入方法： 如果仍然無法解決問題，可以嘗試使用不同的數據載入方法或者嘗試在不同的硬件環境中載入數據集（如本地CPU載入）。
