写一段代码：在pytorch环境中读取.json文件将特征值和标签值放入验证设备

当你在PyTorch环境中处理JSON数据并将其加载到GPU（验证设备）上时，你需要首先确保你的JSON文件包含了特征和标签的数据结构，然后使用`torch.load()`或`json.load()`函数加载数据，接着根据GPU可用情况将数据移动到适当的设备（如`cuda`）。以下是一个简单的例子：

import torch
import json

# 假设你的json文件存储路径为"data.json"
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 分割特征和标签
features = data['features']
labels = data['labels']

# 检查是否有可用的GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 将数据转换为张量并移动到指定设备
features_tensor = torch.tensor(features, dtype=torch.float).to(device)
labels_tensor = torch.tensor(labels, dtype=torch.long).to(device)

print("Features on device:", features_tensor.device)
print("Labels on device:", labels_tensor.device)

在这个例子中，我们假设`data.json`中的`features`字段包含特征列表，而`labels`字段包含标签列表。如果GPU可用，我们将这些数据复制到GPU；否则，它们会被移动到CPU。