Blas xGEMMBatched launch failed与cuDNN launch failure

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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。
《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型的使用（ALBERT 进行多标签文本分类与使用windows11 在WSL GPU 下的微调 fine tune）
shiter编写程序的艺术
02-07 1869
文章大纲环境安装脚本使用windows11 在WSL GPU 下 的资源申请与配置数据预处理模型训练与微调微调报错： InternalError: Blas xGEMMBatched launch failed : 环境安装脚本 conda create -n nlp_gputf2 python=3.8 -y conda activate nlp_gputf2 conda install ipykernel #bert4keras 无法支持高版本 conda install tensorflow-gpu
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
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...
tensorflow2.2安装使用过程中的错误解决
yxx35AN的博客
01-17 3249
tensorflow2.2安装使用过程中的错误解决
Keras: InternalError: Blas xGEMM launch failed
落日之城
06-30 1313
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
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
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...
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...
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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