python ipaddress.ip_network 报错ValueError: IP/x has host bits set

解析ip_network错误
from ipaddress import ip_network

if __name__ == '__main__':
    network=ip_network('127.0.0.1/8') # 随便一个示例
    print(network)

在使用ip_network的时候报错 ValueError: 127.0.0.1/8 has host bits set 刚开始没搞明白原因,后来仔细检查了下,像上面 ‘127.0.0.1/8’ 后面24位(32-8)必须全是0才行。‘127.0.0.0/8’ 这样就没问题。

在使用 PyTorch 的 `torch.cuda.set_device` 时,如果出现 `ValueError: Expected a cuda device but got cpu` 错误,通常是因为传递给该函数的设备对象不是 CUDA 设备,而是 CPU 设备。PyTorch 要求使用 `torch.device` 对象或设备索引号来指定 GPU 设备,若传递了错误类型的设备(如 `device="cpu"`),则会引发该异常[^1]。 ### 错误原因 1. **错误地将 CPU 设备传递给 `torch.cuda.set_device`** 例如,以下代码会导致错误: ```python device = torch.device("cpu") torch.cuda.set_device(device) ``` 此处的 `device` 是 CPU 类型,而 `torch.cuda.set_device` 仅接受 GPU 索引(如 `0`)或 CUDA 设备对象(如 `torch.device("cuda:0")`)。 2. **未正确检查 CUDA 是否可用** 若未先判断当前环境是否支持 CUDA,可能导致误用 CPU 设备调用 `torch.cuda.set_device`。 ### 解决方法 1. **确保使用正确的 CUDA 设备索引或对象** 可以通过以下方式指定设备: ```python if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda:0") # 使用第一个 GPU torch.cuda.set_device(device) else: device = torch.device("cpu") ``` 此处使用了 `torch.cuda.is_available()` 来判断是否支持 CUDA,避免将 CPU 设备传递给 `torch.cuda.set_device`。 2. **直接使用设备索引设置 GPU** 也可以直接传入整数索引: ```python if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.set_device(0) # 设置当前使用的 GPU 索引为 0 ``` 3. **确保设备对象与模型/数据匹配** 在使用 `.to(device)` 时,应确保 `device` 是 `torch.device("cuda")` 类型,否则模型或数据将无法正确迁移到 GPU 上运行。 ### 示例代码 以下是一个完整的示例,展示如何安全地设置设备并避免 `ValueError`: ```python import torch use_cuda = torch.cuda.is_available() device = torch.device("cuda:0" if use_cuda else "cpu") if use_cuda: torch.cuda.set_device(device) # 安全地设置 CUDA 设备 model = torch.nn.Linear(10, 2).to(device) # 示例输入 input_data = torch.randn(1, 10).to(device) output = model(input_data) print(output) ``` ### 总结 该错误的核心在于设备类型不匹配,`torch.cuda.set_device` 要求使用 CUDA 设备。通过检查设备可用性并确保传递正确的设备类型,可以有效避免该问题。 ---
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