初步可跑通，但loss计算有问题，不收敛

test_cuda.py

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+import torch
+
+def test_cuda_availability():
+    """全面测试CUDA可用性"""
+    
+    print("="*50)
+    print("PyTorch CUDA 测试")
+    print("="*50)
+    
+    # 基本信息
+    print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
+    print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}")
+    
+    if not torch.cuda.is_available():
+        print("CUDA不可用，可能原因：")
+        print("1. 未安装CUDA驱动")
+        print("2. 安装的是CPU版本的PyTorch")
+        print("3. CUDA版本与PyTorch不匹配")
+        return False
+    
+    # 设备信息
+    device_count = torch.cuda.device_count()
+    print(f"发现 {device_count} 个CUDA设备")
+    
+    for i in range(device_count):
+        print(f"\n设备 {i}:")
+        print(f"  名称: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
+        print(f"  内存总量: {torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory / 1e9:.2f} GB")
+        print(f"  计算能力: {torch.cuda.get_device_properties(i).major}.{torch.cuda.get_device_properties(i).minor}")
+    
+    # 简单张量测试
+    print("\n运行CUDA测试...")
+    try:
+        x = torch.randn(3, 3).cuda()
+        y = torch.randn(3, 3).cuda()
+        z = x + y
+        print("CUDA计算测试: 成功!")
+        print(f"设备上的张量形状: {z.shape}")
+        return True
+    except Exception as e:
+        print(f"CUDA计算测试失败: {e}")
+        return False
+
+if __name__ == "__main__":
+    test_cuda_availability()