两个python环境如何都使用GPU？

要同时在两个Python环境中使用GPU，您需要确保以下条件得到满足：

1. 您的系统必须有一个支持GPU的显卡。
2. 您必须安装与您的显卡兼容的最新GPU驱动程序。
3. 您必须安装与您的Python环境兼容的CUDA和cuDNN软件包。这些软件包是用于GPU计算的库，可以在NVIDIA的网站上下载。
4. 您需要安装与您的Python环境兼容的深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch。这些框架都支持GPU计算。
5. 您需要在您的Python代码中设置GPU设备，以便您的代码可以使用GPU进行计算。

如果您在使用Anaconda等Python环境管理器，则需要确保在每个环境中都安装了CUDA和cuDNN软件包，并在每个环境中设置了GPU设备。您可以使用以下命令来设置GPU设备：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K

# 设置GPU设备
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.visible_device_list = "0"  # 指定使用的GPU设备号
K.set_session(tf.compat.v1.Session(config=config))

请注意，在这个例子中，我们指定使用GPU设备号为0。如果您有多个GPU设备，则可以将这个号码更改为另一个数字，以指定要使用的设备。

如果您使用的是PyTorch，您可以使用以下命令来设置GPU设备：

import torch

# 设置GPU设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

在这个例子中，我们使用了torch.cuda.is_available()函数来检查是否有可用的GPU设备，并将设备号设置为0。如果您有多个GPU设备，则可以将这个号码更改为另一个数字，以指定要使用的设备。