Blas xGEMMBatched launch failed与cuDNN launch failure

最新推荐文章于 2022-06-30 14:44:20 发布
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#tensorflow #深度学习

本文提供了解决BlasxGEMMBatchedlaunchfailed与cuDNNlaunchfailure的方法，通过设置环境变量TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH为true来避免GPU内存分配错误。
Blas xGEMMBatched launch failed的出现原因
bonjourdeutsch的博客
12-01 7296
如果你的cudatoolkit是9.x版本的，在执行两个很大的batch做matmal的时候，可能会报一个很奇怪的错误： 但是实际上你的显存是够的。为什么会报这样的错误呢？ 这个问题困扰了我好几天。从网上查阅了很多资料，才发现是cublas的内部的一个保护机制。当你对两个batch做matmul的时候，如果batch的大小大于172800(大概是这么一个数)，就会报错。不太确定cudatool...
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas xGEMM launch failed
weixin_51179975的博客
11-04 1565
在使用tensorflow2.4.0版本运行图像风格化代码是出现了以下错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas xGEMM launch failed : a.shape=[1,480000,64], b.shape=[1,480000,64], m=64, n=64, k=480000 [Op:Einsum] 查阅资料找到了以下两种解决方案： 1.在程序里添加以下代码： import os os.environ['CU
Keras: InternalError: Blas xGEMM launch failed
落日之城
06-30 1314
原因是GPU内存不够了.解决方法有以下几种: 修改cuda或者cuDnn的版本. 但是好麻烦. 详细版本见这里. Reference [1] Blas xGEMMBatched launch failed的出现原因
错误：InternalError: Blas xGEMM launch failed 的解决办法
Kelly的博客
03-25 2049
错误：InternalError: Blas xGEMM launch failed 的解决办法
TensorFlow-gpu报错Blas GEMM launch failed解决方案
weixin_43082510的博客
03-08 4617
出现Blas GEMM launch failed报错的原因是tensorflow在调用GPU时的显存分配出现问题，tensorflow默认申请可使用的全部显存，当tensorflow程序运行会话却没有关闭会话释放资源的时候，就会出现此错误。 解决方法 在运行Session时将： with tf.Session() as sess: 替换为： gpu_options = tf.GPUOption...
windows10+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.5.0配置好后，用gpu跑代码遇到的问题
weixin_42265567的博客
04-05 579
在使用GPU跑代码时，解决出现的问题 1、 查看了自己的cuda信息 2、 在第一次配置完cuda9.0+cudnn7.0时，用tensorflow-gpu 1.5.0 试跑代码 并没有什么错误。但间隔一天的时间后，我再次跑代码时出现如下问题： InternalError (see above for traceback): Blas SGEMM launch failed : m=65536,...
Caffe框架安装指南：支持CUDA 10与Matlab集成
文档强烈建议使用CUDA ≤ 10.0，原因在于更高版本（如10.1及以上）可能引入API变更或ABI不兼容问题，导致Caffe在编译或运行阶段出现segmentation fault、kernel launch failure或cuDNN初始化失败等问题。特别是当...
Tensorflow2对GPU内存的分配策略
无风听海
08-10 1498
一、问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败，可以看到是执行MatMul的时候发生的异常，基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了。 2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 2021-08-10 16:38:04.960048: E te
3050ti跑tensoflow-gpu，屡次碰壁，总结原因如下
wangaolong0427的博客
04-16 3698
项目场景： 例如：新电脑到了，配置是3050ti 4G 其他参数都是比较平均的，安装好基础软件之后，上深度学习。 问题描述 在挣扎后回忆起怎么安装显卡驱动了，看到配置版本tf2.0配的cuda是10.0,cudnn是7.4,安装成功后的显示情况：（可以看到cuda是10.0，我显卡驱动限制版本是11.4,原则上是不高于显卡限制) nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
CUDA编程实践（一）
yuyangyg的博客
10-01 953
#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size); __global__ void addKernel(int *c, const int
Tensorflow+InternalError: Blas GEMM launch failed
awgptb8308的博客
11-15 293
[参考1:]https://stackoverflow.com/questions/37337728/tensorflow-internalerror-blas-sgemm-launch-failed 问题: 多半是session用毕没有及时close, 导致系统和GPU的很大部分被占用过却没有归还, 当前资源便不够了; 或是多个session争用GPU. 解决: 在每次测试想运行的...
InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(1000, 1000), b.shape=(1000, 1000), m=1000, n=1000,
FriendshipTang的博客
02-03 910
@[TOC](InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(1000, 1000), b.shape=(1000, 1000), m=1000, n=1000,) 报错原因 GPU被别的进程占用了！ 解决方法 方法一 找到占用GPU的进程，并杀死！ 方法二 简单粗暴，重启服务！ ...
出错 InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(64, 784), b.shape=(784, 32), m=64, n=32, k=784
weixin_44152421的博客
05-15 5727
错误代码显示 // 代码如下所示。主要是tensorflow2.0-GPU训练mnist数据集时，出错：InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(64, 784), b.shape=(784, 32), m=64, n=32, k=784 // An highlighted block var foo = 'bar'; # 模型的训练、验证和测试与训练模型完全相同 # 下面使用mnist数据集进行展示 (x_train, y_train), (
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed
jxx29wendken的博客
04-14 4303
此错误主要是GPU的可用内存不足引起的错误，解决方法如下： import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #或者'1' 调用运行GPU的编号 # 定义TensorFlow配置 config = tf.ConfigProto() # 配置GPU内存分配方式，按需增长，很关键 config.gpu_options.allow_growth = True # 配置可使用的显存比例 config.
Jupyter中报错Blas GEMM launch failed
marsh_zy的博客
04-23 597
在使用Ag的TensorFlow2.0教程时，发现在模型训练时报错Blas GEMM launch failed 两幅图中间还有一些报错，都是Keras库里函数的报错。 问题原因： Tensorflow默认申请可使用的全部显存，当有两个程序使用GPU时，会出现空间不足的问题。在这里是我没有“关闭”另一个运行中的训练进程。使用nvidia-smi命令可在cmd中看到使用gpu的进程有两...
keras 或 tensorflow 调用GPU报错：Blas GEMM launch failed
热门推荐
Leo_Xu06的博客
08-24 4万+
GPU版的tensorflow在模型训练时遇到Blas GEMM launch failed错误，或者keras遇到相同错误（keras 一般将tensorflow作为backend，如果安装了GPU版本的tensorflow，那么在使用keras时会优先使用GPU），类似报错如下： InternalError (see above for traceback): Blas GEMM launc...
tensorflow代码cpu上可以跑gpu跑报错Blas GEMM launch failed
weixin_40680322的博客
03-21 1444
问题：tensorflow调gpu显存分配的问题。tensorflow默认申请可使用的全部显存，当tensorflow程序运行会话却没有关闭会话释放资源的时候，就会出现此错误。 解决办法：将建立会话后默认的分配全部现存改成按需分配。 具体： 在运行Session时将： with tf.Session() as sess: 替换为 gpu_options = tf.GPUOptions(all...
Tensorflow2中Blas GEMM launch failed/CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误
观自在的博客
11-08 1146
Blas GEMM launch failed/CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误 问题分析 问题现象如图， 去tensorflow的issue区查看看了下问题，给出的解决方案大多数是说你应该重启下程序或者是确保其他程序没有占用gpu和设置gpu使用 但是实际问题是出在了libcublas上，因为目前的libcublas与cuda10-1不匹配 解决方法 修改了libcublas到相应匹配版本即可 重定向软连接后 然后tensorflow的程序就可以正常运行了。 总结 问
30显卡Blas SGEMM launch failed
最新发布
08-03
在使用NVIDIA 30系显卡进行深度学习或科学计算时，出现“Blas SGEMM launch failed”错误通常与GPU显存分配、CUDA和cuDNN版本兼容性、以及TensorFlow运行时的资源配置有关。以下是针对该问题的解决方案和优化建议： ### 1. 显存分配与动态增长设置 在TensorFlow中，若未正确配置GPU显存管理策略，可能导致显存无法动态增长，从而引发Blas SGEMM启动失败。可通过以下方式配置显存动态增长： ```python from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession config = ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = InteractiveSession(config=config) ``` 此方法可避免TensorFlow一次性占用全部显存，从而防止因显存不足导致的内核启动失败[^1]。 ### 2. 显存占用比例限制 通过设置`per_process_gpu_memory_fraction`参数，限制单个进程使用的GPU显存比例，避免显存溢出： ```python gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.8) session = tf.compat.v1.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) ``` 该方法适用于多任务并行运行的场景，可有效控制显存资源的分配[^5]。 ### 3. 设置GPU显存增长（TensorFlow 2.x兼容方式） 对于TensorFlow 2.x版本，应使用以下方式启用显存增长： ```python gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU') print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPUs") except RuntimeError as e: print(e) ``` 此方法可防止cuDNN初始化阶段因显存分配失败而崩溃[^3]。 ### 4. CUDA与cuDNN版本兼容性问题 “Blas SGEMM launch failed”也可能源于CUDA与cuDNN版本不兼容。建议使用以下版本组合以确保稳定性： - TensorFlow 2.4.0 - CUDA Toolkit 11.0 Update 1 - cuDNN 8.0.5 安装完成后，务必更新系统环境变量以确保CUDA路径正确： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 更新后通过以下命令验证CUDA是否配置成功： ```bash nvcc -V ``` 此组合经过实际测试验证，可有效避免因cuDNN与CUDA版本不匹配导致的内核启动失败问题[^4]。 ### 5. 系统级显存监控与调试 若上述方法仍无法解决问题，建议使用`nvidia-smi`命令监控GPU显存使用情况： ```bash nvidia-smi -q -d MEMORY ``` 若发现显存空闲空间较小，则需进一步优化模型结构或减小批量大小（batch size）以降低显存占用[^2]。 ---
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