如何验证PyTorch是否正确安装并支持GPU？请详细说明使用Python代码进行验证的步骤。

确保PyTorch能够利用GPU进行深度学习任务的运算，是进行高效训练的关键步骤。以下是详细验证PyTorch是否正确安装并支持GPU的Python代码步骤：

参考资源链接：[PyTorch GPU安装教程：快速上手及验证步骤](https://wenku.csdn.net/doc/6pp93h5tbc?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，需要导入PyTorch库，并确认安装的PyTorch版本：

                  import torch
                  print(torch.__version__)

2. 接下来，使用`torch.cuda.is_available()`函数检查GPU是否可用，并输出结果：

                  print('Is GPU available?', torch.cuda.is_available())

如果这个函数返回`True`，则说明GPU可用并且PyTorch安装正确。
3. 为了验证GPU的详细信息，可以进一步获取GPU设备并打印其属性：

                  if torch.cuda.is_available():
                      device = torch.device(

参考资源链接：[PyTorch GPU安装教程：快速上手及验证步骤](https://wenku.csdn.net/doc/6pp93h5tbc?spm=1055.2569.3001.10343)