Blas GEMM launch failed : a.shape=(32, 192), b.shape=(192, 100), m=32, n=100, k=192 [[{{node sequential_4/dense_7/MatMul}} = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](sequential_4/flatten_4/Reshape, dense_7/kernel/read)]]

这个错误通常是由于使用GPU进行矩阵运算时出现的问题。其中的BLAS代表基本线性代数子程序，是一种高效的矩阵运算库。在使用GPU时，可能需要安装或配置相应的CUDA和cuDNN库。

您提供的错误信息中，a和b分别代表两个矩阵，m、n、k分别代表它们的维度。这个错误提示中显示了您正在进行的矩阵乘法操作的输入参数信息，但是没有给出详细的错误原因。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查您的代码，确保矩阵的大小是兼容的，即相应的维度相等。比如，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。

2. 确认您已经正确安装了所需的CUDA和cuDNN库，并且您的GPU驱动程序已经更新到最新版本。

3. 尝试降低batch_size或减少矩阵的大小，以减少GPU的负载，从而避免这个错误。

如果您仍然无法解决这个问题，请提供更多细节，我会尽力帮助您。

相关问题

tensorflow2.0 blas gemm launch failed : a.shape=(2432, 1), b.shape=(1, 64),

这个问题出现在使用TensorFlow 2.0进行矩阵乘法运算时，出现了BLAS GEMM launch failed的错误。这个错误通常是由于矩阵乘法运算中矩阵的维度不匹配或者大小不合适导致的。

根据错误提示，输入矩阵a的维度为(2432, 1)，矩阵b的维度为(1, 64)，根据矩阵乘法的规则，两个矩阵相乘得到的结果矩阵的维度应该是(2432, 64)。而在这里矩阵a和矩阵b的维度不符合矩阵乘法的规则，导致了错误的发生。

为了解决这个问题，我们需要重新检查矩阵的维度和大小，确保它们符合矩阵乘法的规则。可以适当调整矩阵的维度，或者对输入的数据进行适当的转置操作，使得矩阵能够正确相乘并得到期望的结果。

此外，可能还需要检查计算设备的内存和计算资源是否足够支持这样的矩阵乘法运算，或者尝试调整TensorFlow的配置参数来优化运算效率。

总之，针对这个错误，我们需要仔细检查输入矩阵的维度和大小，确保它们符合矩阵乘法的规则，并且需要适当调整计算资源和参数来解决这个问题。

Exception: Blas GEMM launch failed : a.shape=(10, 3), b.shape=(2048, 3), m=10, n=2048, k=3 [[{{node training_1/Adam/gradients/dense_class_3/MatMul_grad/MatMul}}]]

这个错误消息看起来是在 TensorFlow 训练模型时遇到的问题。具体来说，这个错误是由于 BLAS GEMM 启动失败导致的，这可能是由于输入张量的维度不匹配或某些其他问题导致的。在这种情况下，a 张量的形状为 (10, 3)，b 张量的形状为 (2048, 3)，m=10，n=2048，k=3。具体来说，它似乎是在执行梯度计算期间出现的错误，具体地是在计算 `dense_class_3` 层的反向传播时的矩阵乘法操作。建议您检查模型的输入数据是否正确，并确保所有张量的维度正确匹配。如果问题仍然存在，请提供更多上下文信息以获得更准确的答案。