"1个物理GPU，0个逻辑gpu“当我训练模型时，gpu不工作

当你训练模型时，如果你的系统中只有一个物理GPU且没有逻辑GPU，那么GPU可能无法正常工作的原因可能有以下几种情况：

1. 驱动程序问题：首先，确保你的系统中已经安装了正确的GPU驱动程序，并且驱动程序已经正确配置和更新。你可以通过访问GPU制造商的官方网站来获取最新的驱动程序。
2. CUDA和cuDNN库问题：如果你使用的是NVIDIA GPU，并且正在使用CUDA和cuDNN库进行深度学习模型的训练，那么确保你已经正确安装了与你的GPU和深度学习框架版本相匹配的CUDA和cuDNN库。这些库提供了GPU加速的功能，确保它们正确安装和配置。
3. 资源分配问题：如果你的系统中只有一个物理GPU，那么可能存在其他进程或任务正在占用GPU资源，导致GPU无法分配给你的训练任务。你可以通过查看系统中正在运行的进程和任务，以及它们对GPU的使用情况来确定是否存在资源竞争问题。
4. 模型训练代码问题：最后，检查你的模型训练代码是否正确配置了GPU加速。在大多数深度学习框架中，你需要明确指定将模型和数据加载到GPU上进行训练的代码。

总结起来，当你训练模型时，如果你的系统中只有一个物理GPU且没有逻辑GPU，确保正确安装了GPU驱动程序、CUDA和cuDNN库，并检查资源分配和模型训练代码是否正确配置了GPU加速。如果问题仍然存在，可能需要进一步调查和排除其他硬件或软件相关问题。