我现在在vscode上安装了pytorch的深度学习环境，请你帮我写一段测试代码保证我的环境是正确的

当然可以。在VSCode上设置好PyTorch环境后，你可以编写一个简单的代码片段来测试它是否运行正常。这里是一个基本的Python脚本，用于加载并打印出一个张量，这是PyTorch环境中常见的操作：

# 首先导入所需的库
import torch

# 创建一个随机张量作为测试
input_tensor = torch.randn(1, 28, 28)  # 假设这是一个MNIST数据集大小的张量

# 打印张量信息
print("Input tensor:")
print(input_tensor)

# 确保GPU可用并且将张量移动到GPU上（如果有的话）
if torch.cuda.is_available():
    input_tensor = input_tensor.to('cuda')

# 运行一些基本操作，如前向传播
output = torch.nn.functional.relu(input_tensor)
print("Output after activation:")
print(output)

# 测试代码完成，如果上述代码能顺利执行，那么说明你的PyTorch环境应该已经配置好了。