出错 InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(64, 784), b.shape=(784, 32), m=64, n=32, k=784

错误代码显示

// 代码如下所示。主要是tensorflow2.0-GPU训练mnist数据集时，出错：InternalError:  Blas GEMM launch failed : a.shape=(64, 784), b.shape=(784, 32), m=64, n=32, k=784

// An highlighted block
var foo = 'bar';
# 模型的训练、验证和测试与训练模型完全相同
# 下面使用mnist数据集进行展示
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
# 将数值归到0-1之间
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') /255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') /255
model.compile(optimizer=keras.optimizers.RMSprop(),
             loss='sparse_categorical_crossentropy', # 直接填api，后面会报错
             metrics=['accuracy'])
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=5, validation_split=0.2)
test_scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('test loss:', test_scores[0])
print('test acc:', test_scores[1])

原因

网友解答时说GPU被其他程序占用，以至于运行程序时内存不够用，报错。

解决办法

关闭之前打开的程序文件。
退出之前打开的cmd。
重新开启内核restart and run all。

问题成功解决！

参考博文：InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(100, 784), b.shape=(784, 10), m=100, n=10…问题解决办法