python 在子线程中通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]绑定gpu，之后调用图像识别程序，怎么感觉好像没什么用，好像还是在一块gpu上运行，有什么方法可以验证吗

在Python中，使用`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]`绑定指定的GPU设备后，子线程中的代码确实应该在指定的GPU上运行。但是，有时候可能会遇到一些问题导致绑定无效。

一种验证方法是通过打印出当前线程的GPU设备信息来确认是否绑定成功。你可以使用`torch.cuda.device_count()`和`torch.cuda.current_device()`来获取当前线程所使用的GPU设备编号。

以下是一个示例代码，可以在子线程中验证GPU设备绑定是否成功：

import torch
import threading
import os

def thread_function():
    # 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():
    # 设置可见的GPU设备
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  # 替换为你要绑定的GPU设备编号

    # 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`main`函数中通过`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]`将可见的GPU设备设置为0。然后，我们创建一个子线程并在其中调用`thread_function`函数。该函数会打印当前线程所使用的GPU设备编号。

运行代码后，如果输出的GPU设备编号与你设置的相符，那么就表示绑定成功了。如果输出结果不正确，可能是由于环境配置、CUDA版本或驱动程序等问题导致的。在这种情况下，你可能需要检查系统和环境设置，并确保使用的CUDA版本与驱动程序兼容。

请注意，以上方法适用于使用`torch.cuda`模块来验证GPU设备绑定情况，如果你使用的是其他的图像识别库或工具，请参考相关文档或API来验证GPU设备的绑定情况。