在Windows系统下安装YOLOX并启用GPU加速时，如何验证PyTorch是否正确安装了CUDA支持版本？

在Windows平台上，确保YOLOX环境安装正确并且GPU加速功能可用的关键在于PyTorch的CUDA支持版本。开始之前，你需要确认系统已安装了适合你的CUDA工具包，YOLOX推荐使用的是CUDA 10.1版本。以下是验证PyTorch是否正确安装了CUDA支持版本的步骤：

参考资源链接：[Windows上部署YOLOX及训练数据集实战指南](https://wenku.csdn.net/doc/61b90kyi2n?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 确保CUDA工具包正确安装在你的Windows系统中，并且版本与你安装PyTorch时指定的一致。
2. 在Python环境中，导入torch模块，并检查torch.cuda.is_available()的返回值。如果返回True，说明CUDA支持已正确安装。
3. 通过执行torch.cuda.get_device_properties(0)来获取GPU的属性，如果能成功获取到GPU属性，证明PyTorch已正确配置GPU支持。
4. 你可以通过nvidia-smi命令来查看当前GPU的使用情况，确认PyTorch是否真正利用了GPU资源。
5. 若以上步骤都成功执行，那么你的YOLOX环境已经准备好利用GPU加速进行训练和推断了。
这些步骤在《Windows上部署YOLOX及训练数据集实战指南》一书中都有详细的解释和指导。如果你希望更深入地理解如何在Windows系统下部署YOLOX并利用GPU加速，这本书是一个很好的学习资源。它不仅解释了如何设置环境，还提供了解决常见问题的技巧，让你可以顺利地进行目标检测模型的训练和测试。

参考资源链接：[Windows上部署YOLOX及训练数据集实战指南](https://wenku.csdn.net/doc/61b90kyi2n?spm=1055.2569.3001.10343)