pytorch-GPU安装验证

### 如何验证 PyTorch 是否正确安装并能够使用 GPU

为了确认 PyTorch 已经成功安装并且可以利用 GPU 加速计算，可以通过检测当前环境中的 CUDA 可用性来完成。这通常涉及检查 `torch.cuda` 模块的状态。

下面是一个简单的 Python 脚本用于测试 PyTorch 对 GPU 的支持情况：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print("GPU is available")
else:
    print("GPU is not available")

这段代码会打印出系统中是否存在可用的 GPU 设备[^2]。如果一切正常工作，并且环境中配置了兼容的 NVIDIA 显卡驱动程序以及相应的 CUDA 版本，则应该看到 "GPU is available" 这样的输出信息表示 GPU 正常被识别到。

另外，在某些情况下可能还需要进一步确认具体的设备详情和其他设置是否恰当。例如获取更多关于已连接 GPU 的细节，如下所示：

print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")
device_count = torch.cuda.device_count()
for i in range(device_count):
    print(f"Device {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")

上述脚本能提供更详细的诊断信息，有助于排查潜在的问题所在[^1]。