检验pytorch的cpu安装

要检验PyTorch是否正确安装在CPU上，你可以执行一些基本的操作，比如导入PyTorch库，执行一些简单的张量运算，或者运行一个预训练的模型。以下是几个步骤来帮助你完成这个检查：

1. 首先，打开你的Python环境，然后导入PyTorch库。在Python命令行中输入以下代码：

import torch

如果没有报错，说明PyTorch库已经成功导入。

2. 其次，你可以检查PyTorch是否正确配置在CPU上。可以使用以下代码查看PyTorch的设备信息：

device = torch.device("cpu")
print("Using PyTorch version:", torch.__version__)
print("Is CUDA available:", torch.cuda.is_available())
print("Current device:", device)

在不支持CUDA的系统上（即只安装了CPU版本的PyTorch），`torch.cuda.is_available()` 将返回 `False`，并且会确认使用的是CPU设备。

3. 最后，你可以尝试创建一个张量并进行一些基本操作，比如计算张量的形状，来进一步验证安装：

a = torch.rand(5, 3)
print(a)

如果上述步骤都没有报错，并且顺利打印出了PyTorch的版本信息、确认了CUDA不可用以及打印出了张量信息，那么可以认为PyTorch已经成功安装在CPU上了。