验证cuda和pytorch都按照成功了

要验证您的PyTorch是否能够调用CUDA，您可以执行以下步骤：

1. **检查CUDA是否可用**：

在Python中运行以下代码来检查CUDA是否可用：

```python

import torch

print(torch.cuda.is_available())

```

如果输出为 `True`，则表示您的系统已安装了CUDA，并且PyTorch可以访问它。

2. **列出可用的设备**：

运行以下代码来查看系统上可用的CUDA设备：

```python

print(torch.cuda.device_count())

print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 这将打印出第一个设备的名称

```

这将告诉您有多少个GPU可用，以及它们的名称。

3. **创建一个CUDA张量**：

尝试将一个张量移动到GPU上，以验证PyTorch能够使用CUDA：

```python

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], device='cuda:0')

print(x)

```

如果没有错误，并且能够打印出张量，那么PyTorch可以成功地使用CUDA。

4. **执行一个简单的计算**：

您还可以执行一个简单的计算来进一步验证：

```python

y = x + 1

print(y)

```

如果这一步也能成功执行，那么您的PyTorch安装已正确配置，可以调用CUDA。

确保在执行这些步骤之前，您的PyTorch版本是CUDA兼容的，并且您的GPU驱动程序与安装的CUDA版本相匹配。如果您的系统满足所有这些条件，PyTorch应该能够无缝地调用CUDA。