验证torch_gpu版本安装的代码

以下是一个简单的PyTorch GPU版本验证代码：

import torch

# 检查是否有可用的GPU设备
if torch.cuda.is_available():
    # 输出GPU设备数量
    print("There are", torch.cuda.device_count(), "GPU(s) available.")
    # 输出当前GPU名称
    print("We will use the GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))
else:
    print("No GPU available, using CPU instead.")
    
# 创建一个张量并将其移动到GPU
x = torch.tensor([1., 2.]).cuda()

# 打印张量
print(x)

如果你的PyTorch GPU版本安装正确，你应该能够看到以下输出结果：

There are 1 GPU(s) available.
We will use the GPU: <your GPU name>
tensor([1., 2.], device='cuda:0')

其中，`<your GPU name>` 是当前使用的GPU设备的名称。如果你看到了类似于以下输出结果，那么你的PyTorch GPU版本安装可能存在问题：

No GPU available, using CPU instead.
tensor([1., 2.])

在这种情况下，你需要检查你的GPU设备是否可以被PyTorch识别，以及你的PyTorch GPU版本是否正确安装。