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前言
本文是我在用数据集验证DIEN模型时出现的bug-----InternalError: Blas xGEMM launch failed : a.shape=[1,4992,8], b.shape=[1,8,100], m=4992, n=100, k=8 [Op:MatMul]
这个问题可能是GPU内存不足,也可能是DUDA和cudnn不匹配。
以下是GPU内存不足的解决办法。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、解决办法
代码如下(示例):
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #指定第一块GPU可用
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
# 程序最多只能占

本文针对使用DIEN模型时遇到的“InternalError:BlasxGEMMlaunchfailed”错误进行了解析,并提供了两种可能的解决办法:一是通过限制GPU内存分配来避免GPU内存不足的问题;二是检查并确认CUDA和cuDNN版本是否与当前环境兼容。
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