以下是验证PyTorch安装是否成功的详细步骤，综合了不同操作系统和计算平台的方法：

一、基础验证

1. 导入torch并打印版本

   打开Python或IPython shell，输入以下命令：

   import torch
   print(torch.__version__)
   

   若无错误且输出正确版本号，说明安装成功。

二、功能测试

2. 创建和操作张量

   测试张量创建与基本运算：

   import torch
   x = torch.rand(5, 3)
   print(x)
   y = torch.rand(3, 4)
   z = torch.mm(x, y)
   print(z)
   

   若无错误且输出正确矩阵，说明张量操作正常。

三、GPU支持验证（需NVIDIA硬件）

3. 检查CUDA可用性

   输入以下代码判断GPU是否可用：

   if torch.cuda.is_available():
       x = torch.rand(5, 3).cuda()
       y = torch.rand(3, 4).cuda()
       z = torch.mm(x, y)
       print(z)
   else:
       print("CUDA is not available")
   

   若输出正确结果且无错误，说明GPU支持正常。

四、环境配置验证（可选）

4. 使用包管理工具检查

   • Windows ：使用pipx list或conda list查看是否包含torch包。

   • Linux（如Ubuntu） ：在终端输入pip list或conda list。

   • macOS ：使用conda list或pip list。

五、其他注意事项

• 版本匹配 ：确保安装的PyTorch版本与CUDA/CUDNN版本兼容，可通过torch.version.cuda和cudnn.version（）检查。

• 虚拟环境 ：建议在虚拟环境中安装，避免与系统包冲突。

通过以上步骤，可全面验证PyTorch的安装情况。若遇到问题，可参考官方文档或错误代码进一步排查。