如何在同一个setup.py镜像上使用不同类型的gpus (例如1080Ti和2080Ti)，而无需重新运行` `python develop`？

在同一个setup.py镜像上使用不同类型的GPU，而无需重新运行python develop，可以通过以下步骤实现：

1. 确保系统已正确安装并配置了适当的GPU驱动程序和CUDA工具包。
2. 在setup.py文件中，使用torch.cuda.device_count()函数获取系统中可用的GPU数量。
3. 使用torch.cuda.set_device()函数将当前设备设置为要使用的GPU设备。例如，torch.cuda.set_device(0)将当前设备设置为第一个GPU设备。
4. 在代码中，使用torch.cuda.is_available()函数检查当前设备是否支持CUDA。
5. 在需要使用GPU的代码块中，使用torch.cuda.device()函数将当前设备设置为要使用的GPU设备。例如，torch.cuda.device(0)将当前设备设置为第一个GPU设备。
6. 在代码中，使用torch.cuda.current_device()函数获取当前设备的索引。
7. 根据需要，可以在代码中使用条件语句来选择不同的GPU设备。例如，可以使用if语句根据当前设备的索引选择不同的GPU设备。
8. 运行python develop命令时，确保在命令行中指定要使用的GPU设备。例如，可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定要使用的GPU设备。例如，CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python develop将使用第一个GPU设备。

通过以上步骤，可以在同一个setup.py镜像上使用不同类型的GPU，而无需重新运行python develop。这样可以方便地在不同的GPU设备上进行开发和测试，提高了开发效率。

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