上述代码中在子线程设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]，之后调用torch.cuda.current_device()查看GPU编号，发现gpu设置失败，原因是什么

在子线程中设置 `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]` 来绑定 GPU 设备后，调用 `torch.cuda.current_device()` 查看 GPU 编号失败的原因可能是由于 Python 的 GIL（全局解释器锁）机制导致的。

在 Python 中，由于 GIL 的限制，多线程并不总能实现真正的并行执行。在使用 GPU 进行计算时，Python 的线程只能在主线程中使用 GPU，而无法在子线程中成功地使用。这意味着子线程中的 CUDA 相关操作无法正常工作。

为了解决这个问题，你可以考虑使用多进程而不是多线程。在 Python 中，多进程可以绕过 GIL 的限制，每个进程都可以独立地使用 GPU 设备。

以下是一个示例代码，使用多进程来绑定 GPU 设备并进行验证：

import torch
import multiprocessing as mp
import os

def process_function():
    # 在子进程中重新设置 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

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

    # 打印当前进程所使用的 GPU 设备信息
    print(f"Process {mp.current_process().name} is using GPU {device_id}")

def main():
    # 创建并启动子进程
    process = mp.Process(target=process_function)
    process.start()
    process.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

在上述示例代码中，我们使用 `multiprocessing` 模块创建了一个子进程，并在 `process_function` 函数中重新设置了 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量。然后，我们使用 `torch.cuda.current_device()` 获取当前进程所使用的 GPU 设备编号。

通过使用多进程而不是多线程，你可以绕过 GIL 的限制，使得每个进程都能独立地使用 GPU 设备。这样，你就可以在子进程中成功地绑定 GPU 设备并进行相应的操作。