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。

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。

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas xGEMV launch failed : a.shape=[1,32,1], b.shape=[1,1,1], m=32, n=1, k=1 [[node sequential/dense/MatMul (defined at F:\KXZB\LSTM.py:122) ]] [Op:__inference_train_function_5356]

这个错误通常是由于GPU内存不足或者CUDA版本不兼容导致的。你需要检查你的GPU内存使用情况，并且确认你的CUDA版本是否与TensorFlow兼容。你可以尝试减少batch size或者使用更高内存的GPU来解决这个问题。同时，确保你的TensorFlow和CUDA的版本匹配，可以参考TensorFlow官方文档来确认版本兼容性。