是的，PyTorch是一個用Python編寫的深度學習框架。因此，你可以使用Python來運行PyTorch代碼。PyTorch提供了豐富的API和功能，使得在Python環境中進行深度學習任務變得更加方便和靈活。你可以使用Python中的各種數據處理、可視化和科學計算庫與PyTorch的代碼進行集成，以實現你的深度學習模型訓練和推理。

當你安裝了PyTorch并準備開始編寫代碼時，你可以使用Python解釋器或者Python集成開發環境（IDE）來運行PyTorch代碼。

首先，你需要導入PyTorch庫：

import torch

然后，你可以使用PyTorch提供的各種類、函數和方法來構建和訓練深度學習模型。例如，你可以定義一個神經網絡模型：

import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

接下來，你可以創建模型實例并對其進行訓練：

model = MyModel()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 定義輸入數據和標簽
inputs = torch.randn(16, 10)
labels = torch.randn(16, 1)
# 訓練循環
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch:', epoch, 'Loss:', loss.item())

在這個例子中，我們定義了一個簡單的線性模型，并使用均方誤差損失函數和隨機梯度下降優化器進行訓練。我們使用`torch.randn()`生成隨機輸入數據和標簽，并通過反向傳播和優化器更新模型參數。

你可以使用Python的命令行解釋器運行PyTorch代碼，也可以使用集成開發環境（IDE）例如PyCharm、Jupyter Notebook等來編寫、調試和運行代碼。確保已經正確安裝了PyTorch，并在Python環境中導入了所需的庫，就可以開始編寫并運行PyTorch代碼了。