os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

这是 Python 中设置环境变量的代码，它指定了 CUDA 设备的顺序为 PCI_BUS_ID，并且指定了 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量的值为 0，即只使用第一个可用的 CUDA 设备。

CUDA_DEVICE_ORDER 环境变量是用于指定 CUDA 设备的顺序，它有两个可选值：PCI_BUS_ID 和 COMPUTE_CAPABILITY。PCI_BUS_ID 表示按照设备的 PCI 总线 ID 进行排序，而 COMPUTE_CAPABILITY 则表示按照设备的计算能力进行排序。默认值为 COMPUTE_CAPABILITY。

CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量是用于指定使用哪些 CUDA 设备，它的值是一个以逗号分隔的设备索引列表。例如，如果值为 "0,1"，则表示只使用第一个和第二个可用的 CUDA 设备。如果值为 "-1"，则表示不使用任何 CUDA 设备，即使用 CPU 进行计算。

通过设置 CUDA_DEVICE_ORDER 和 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，可以控制 TensorFlow 使用哪些 CUDA 设备进行计算。这对于多 GPU 或者集群环境下的 TensorFlow 分布式计算非常有用。