python 在动态创建的子线程中通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]绑定gpu，之后调用图像识别程序，通过torch.cuda.current_device()验证所有的子线程还是在gpu 0上运行，请问是怎么回事

在Python中，通过`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]`设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量可以绑定指定的GPU设备。然而，在动态创建的子线程中，这种方式绑定的GPU设备会失效，所有的子线程仍然会在默认的GPU设备上运行。

这是因为`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量是一个进程级别的设置，它只对主线程以及在主线程启动前创建的子线程起作用。在主线程启动之后动态创建的子线程无法继承父线程的环境变量设置。因此，子线程中的`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]`设置将不会生效。

要解决这个问题，你可以在每个子线程中重新设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量。以下是一个示例代码：

import os
import torch
import threading

def thread_function():
    # 在子线程中重新设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  # 替换为你要绑定的GPU设备编号

    # 获取当前线程所使用的GPU设备编号
    device_id = torch.cuda.current_device()

    # 打印当前线程所使用的GPU设备信息
    print(f"Thread {threading.current_thread().name} is using GPU {device_id}")

def main():
    # 创建并启动子线程
    thread = threading.Thread(target=thread_function)
    thread.start()
    thread.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

在上述示例代码中，我们在`thread_function`函数中重新设置了`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，并使用`torch.cuda.current_device()`获取当前线程所使用的GPU设备编号。

通过在每个子线程中重新设置环境变量，你可以确保每个子线程都在指定的GPU设备上运行。请注意，这种方式只适用于动态创建的子线程，对于在主线程启动前创建的子线程，`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量的设置会自动传递给它们。