SpringSecurity+Mysql数据库实现用户安全登录认证

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。