python用pool多线程池将模型加载在不同的GPU上

首先，需要使用`multiprocessing`库中的`Pool`类来创建一个多进程池。然后，可以使用`Pool`的`apply_async`方法来异步执行函数，将不同的模型加载到不同的GPU上。

具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

import torch
from multiprocessing import Pool

2. 定义一个加载模型的函数：

def load_model(model_path, device):
    # 加载模型
    model = torch.load(model_path)
    # 将模型移动到指定的设备
    model.to(device)
    return model

3. 创建一个多进程池：

pool = Pool(processes=2)  # 创建一个包含2个进程的进程池

4. 使用`apply_async`方法异步执行函数，将不同的模型加载到不同的GPU上：

model_path_1 = 'model_1.pth'
model_path_2 = 'model_2.pth'

result_1 = pool.apply_async(load_model, args=(model_path_1, 'cuda:0'))
result_2 = pool.apply_async(load_model, args=(model_path_2, 'cuda:1'))

model_1 = result_1.get()
model_2 = result_2.get()

# 加载完成后，可以关闭进程池
pool.close()
pool.join()

在上面的代码中，我们创建了一个进程池，其中包含了2个进程。接着，使用`apply_async`方法异步执行函数`load_model`，将不同的模型加载到不同的GPU上。这里我们假设有两个模型，分别为`model_1.pth`和`model_2.pth`，并且要将它们分别加载到`cuda:0`和`cuda:1`设备上。`apply_async`方法会立即返回一个`AsyncResult`对象，表示异步执行的结果。我们可以使用`get`方法来获取结果，这个方法会阻塞当前进程，直到异步执行的结果返回。最后，记得关闭进程池。

注意，如果要使用多个GPU，需要使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`来实现模型的并行运算。具体实现方式可以参考PyTorch官方文档。