Блог

Главная - Вопросы по программированию - Сбой запуска Blas GEMM в тензорном потоке

Сбой запуска Blas GEMM в тензорном потоке

#python #tensorflow #visual-studio-code

#python #тензорный поток #visual-studio-code

Вопрос:

Привет, я пытаюсь запустить код алгоритма машинного обучения

Однако, когда я запускаю код, я всегда получаю следующую ошибку: сбой запуска Blas GEMM

Я использую Geforce RTX 3070, CUDA 11.4 cuDNN 8.2. и Tensorflow 1.15.0, а версия python 3.7 IDE — VSC

Я думал, что это связано с проблемой памяти графического процессора, и я написал код для ее решения, но он не сработал. Кроме того, я удаляю файл кэша в Nvidia, чтобы сэкономить больше места, но это также не сработало

существуют ли какие-либо решения для решения этой проблемы? или эта проблема связана с совместимостью????

Пожалуйста, помогите мне, пользователи genius stack overflow!!!

 **Exception has occurred: InternalError
Blas GEMM launch failed : a.shape=(5000, 3), b.shape=(3, 20), m=5000, n=20, k=3
     [[node MatMul (defined at C:Usersuseranaconda3envstflibsite-packagestensorflow_corepythonframeworkops.py:1748) ]]
Original stack trace for 'MatMul':
  File "C:Usersuseranaconda3envstflibrunpy.py", line 193, in _run_module_as_main
    "__main__", mod_spec)
  File "C:Usersuseranaconda3envstflibrunpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "c:Usersuser.vscodeextensionsms-python.python-2021.11.1422169775pythonFileslibpythondebugpy__main__.py", line 45, in <module>
    cli.main()
  File "c:Usersuser.vscodeextensionsms-python.python-2021.11.1422169775pythonFileslibpythondebugpy/..debugpyservercli.py", line 444, in main
    run()
  File "c:Usersuser.vscodeextensionsms-python.python-2021.11.1422169775pythonFileslibpythondebugpy/..debugpyservercli.py", line 285, in run_file
    runpy.run_path(target_as_str, run_name=compat.force_str("__main__"))
  File "C:Usersuseranaconda3envstflibrunpy.py", line 263, in run_path
    pkg_name=pkg_name, script_name=fname)**

Ответ №1:

Да, в вашей системе есть проблема с TensorFlow-GPU build configurations совместимостью версий.

Вам необходимо установить CUDA 10 и cudnn 7.4 , в частности, быть совместимым для запуска вашего кода с tensorflow_gpu-1.15.0 и Python 3.7 средой.

Вы можете найти сведения о конфигурации сборки по этой ссылке и можете установить требования к поддержке GPU в соответствии с вашими system OS .

Метки: