Python 多线程编程，创建多个子线程调用图像识别程序，为提高程序效率将子线程绑定不同的gpu，在子线程中调用torch.cuda.set_device方法设置GPU，通过调用torch.cuda.current_device()查看当前线程所使用的GPU编号，发现设置成功,但是在终端输入nvidia-smi查看各个GPU的使用情况，发现只有第零各Gpu处于使用当中，其他三个gpu使用率为0，请问是什么情况，又应该如何针对此问题进行修改

在使用多线程进行图像识别并绑定不同 GPU 的情况下，可能遇到以下几个原因导致其他 GPU 的使用率为 0：

1. CUDA Context 相关问题：每个 GPU 需要独立的 CUDA Context 来进行计算。在多线程中，如果没有正确创建和管理 CUDA Context，可能导致其他 GPU 无法正常使用。确保在每个线程中都正确地设置 CUDA 设备并创建独立的 CUDA Context。

2. 线程调度问题：线程调度是由操作系统控制的，有可能其他 GPU 的线程没有得到充分的时间片来进行计算，从而导致使用率为 0。可以尝试增加线程的优先级或者使用线程绑定等技术来改善线程调度情况。

3. 数据和任务分配问题：如果数据和任务分配不均匀，可能导致某些 GPU 上的计算较少，从而使其使用率较低。可以尝试调整数据和任务的分配策略，保证每个 GPU 上的计算负载均衡。

针对以上问题，你可以尝试以下修改方案：

1. 确保在每个子线程中使用 `torch.cuda.set_device()` 方法设置正确的 GPU 设备，并在设置之后创建独立的 CUDA Context。

2. 确保任务和数据在多个线程中均匀分配，以充分利用每个 GPU 的计算能力。

3. 考虑使用线程绑定和优先级调整等技术，以改善线程调度情况。

请注意，多线程编程和 GPU 计算之间存在一些细微的注意事项和限制，确保你的代码在多线程环境下正确地使用 GPU 是很重要的。同时，尽量避免在多线程中共享 GPU 资源，因为这可能会引起竞争条件和性能问题。