调试错误:InternalErro(seeabovefortraceback):BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(300,1),b.shape=(1,10),m=300,n=

InternalError(seeabovefortraceback):BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(300,1),b.shape=(1,10),m=300,n=10,k 训练cbow模型的时候报错:InternalError(seeabovefortraceback):BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(300,1),b.shape=(1,10),m=300,n=10,k=1[[Node:MatMul=MatMul[T=DT_FLOAT,查了资料,发现是使用TensorFlow-gpu出现的问题,解决方案: 如果你是使用 GPU 版 Ten... 阅读详情

训练cbow模型的时候报错:

InternalError(seeabovefortraceback):BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(300,1),b.shape=(1,10),m=300,n=10,k=1[[Node:MatMul=MatMul[T=DT_FLOAT,

查了资料,发现是使用TensorFlow-gpu出现的问题,

 

解决方案:
如果你是使用 GPU 版 TensorFlow 的话,并且你想在显卡高占用率的情况下训练模型,那你要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出:
这时你需要用下面的方法创建 Session: 

gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 

 

转自:https://blog.youkuaiyun.com/orangefly0214/article/details/80978374

 

 

错误:InternalError: Blas xGEMM launch failed 的解决办法 阅读详情

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