在运行tensorflow模型时出现Blas GEMM launch failed

Blas GEMM launch failed通常是由于GPU内存不足或其他资源限制导致的。以下是一些可能的解决方案：

1. 减少批次大小或输入数据的大小，以减少GPU内存的使用量。
2. 在运行模型时，尝试使用较小的模型或更少的层数，以减少GPU内存的使用量。
3. 将模型放在具有更多GPU内存的机器上运行。
4. 确保使用的GPU驱动程序和CUDA版本与TensorFlow版本兼容。
5. 确保GPU驱动程序和CUDA已正确安装和配置，并且可以在代码中正确访问它们。
6. 尝试在不同的GPU上运行模型，以确定问题是否特定于某个GPU。

相关问题

tensorflow1.0版本模型运行中出现error：Blas GEMM launch failed

Blas GEMM launch failed 错误通常是由于GPU显存不足或者CUDA版本不兼容引起的。您可以尝试以下解决方法：

1. 减小batch size或者图像尺寸，降低显存占用。

2. 检查CUDA版本是否与TensorFlow版本兼容，如果不兼容，请升级或降低CUDA版本。

3. 如果您使用的是NVIDIA GPU，可以尝试升级NVIDIA驱动程序。

4. 尝试在TF中添加以下代码解决：

import tensorflow as tf

config = tf.ConfigProto()

config.gpu_options.allow_growth = True

session = tf.Session(config=config)

tf.keras.backend.set_session(session)

# 将上述代码添加到TF程序的开头即可

如果以上方法都无法解决问题，建议您咨询TensorFlow官方论坛或者GitHub社区，获得更好的解决方案。

tensorflow1.0版本模型运行中出现error：Internal: Blas GEMM launch failed

这个问题通常是由于GPU内存不足或者GPU驱动版本不兼容导致的。可以尝试以下解决方案：

1. 减少批量大小，使用更小的模型或者更小的输入图片尺寸，以减少GPU内存占用。

2. 检查GPU驱动版本是否与TensorFlow版本兼容，如果不兼容则升级或降级GPU驱动版本。

3. 如果使用的是CUDA版本的TensorFlow，则可以尝试升级CUDA版本，或者降级TensorFlow版本。

4. 如果以上方法都无法解决问题，则可能需要更换更高内存的GPU设备。