四张GPU卡仅有一张有利用率：常见原因及排查方法

有几个可能的原因导致只有一张GPU卡有利用率：

硬件配置问题：首先，请确保你的计算机上有四张GPU卡，并且它们已经正确地安装和连接。你可以通过运行'nvidia-smi'命令来检查GPU卡的状态和连接情况。
CUDA和cuDNN版本不匹配：如果你使用的是CUDA和cuDNN库，确保它们与你的GPU卡兼容，并且版本匹配。不匹配的版本可能会导致只有一张卡被利用。
程序代码问题：检查你的Python脚本'finetune.py'中的代码，确保它能够正确地利用多个GPU卡。你可以使用'torch.cuda.device_count()'函数来检查你的系统中有多少个可用的GPU卡，并使用'torch.cuda.device()'函数将其设置为可用的GPU设备。
数据并行处理问题：在使用多个GPU卡时，你需要将模型和数据分配到多个GPU上，并使用数据并行处理来同时训练多个GPU。确保你的代码正确地实现了数据并行处理，并将模型和数据加载到多个GPU上。

如果以上这些方法都没有解决问题，你可能需要进一步调查和排除其他可能的原因，比如驱动程序问题、系统配置问题等。