Internal Error： Blas GEMM launch failed 問題

一、總結

一句話總結：

(1)、此錯誤主要是由於程序運行時GPU的空間不足而引起的。

(2)、出現顯存不足的主要問題是Tensorflow默認申請可使用的全部顯存，當tensorflow程序運行會話卻沒有關閉會話釋放資源的時候，就會出現此錯誤，尤其是使用Keras、以及 jupyter的時候。

 

 

 

二、Internal Error： Blas GEMM launch failed 問題

轉自或參考：Internal Error： Blas GEMM launch failed 問題
https://blog.csdn.net/feixiang7701/article/details/81515447

Tensorflow程序運行中出現"Interal Error：Blas GEMM launch failed."，此錯誤主要是由於程序運行時GPU的空間不足而引起的。故一般出現此錯誤的時候，會發現程序提示的GPU freeMemory 很少，如下圖所示。

 

 

出現顯存不足的主要問題是Tensorflow默認申請可使用的全部顯存，當tensorflow程序運行會話卻沒有關閉會話釋放資源的時候，就會出現此錯誤，尤其是使用Keras、以及 jupyter的時候。可使用watch命令查看NVIDIA顯卡的顯存使用情況。如下圖所示tensorflow的程序幾乎使用了全部內存，故當新程序運行時就會顯示Internal Error。

watch nvidia-smi

 

 

此問題的解決方法如下：

（1）通過強制結束進程（或者重啟電腦），進行顯存的釋放，對於Keras、jupyter等運行時顯存被耗盡的情況。kill -9可以無條件終止程序。

kill -9 3627

（2）通過設定config為使用的顯存按需自動增長，避免顯存被耗盡，可進行有效的預防。

gpu_no = '0' # or '1'
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_no

# 定義TensorFlow配置
config = tf.ConfigProto()

# 配置GPU內存分配方式，按需增長，很關鍵
config.gpu_options.allow_growth = True

# 配置可使用的顯存比例
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.1

# 在創建session的時候把config作為參數傳進去
sess = tf.InteractiveSession(config = config)

參考鏈接：https://www.cnblogs.com/zhsuiy/p/8030651.html