老师，我之前在jupyter上是可以正常运行的，后面就报警告和错误了，您看看下面的图

来源：2-8 神经网络实现（多分类逻辑斯蒂回归模型实现）

慕丝1680230

2019-12-19

图片描述

写回答

4回答

慕丝1680230

提问者

2019-12-25

报错如下：
InternalError  Traceback (most recent call last)D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _do_call(self, fn, *args)   1333     try:-> 1334       return fn(*args)   1335     except errors.OpError as e:D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _run_fn(feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata)   1318       return self._call_tf_sessionrun(-> 1319           options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata)   1320 D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _call_tf_sessionrun(self, options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata)   1406         self._session, options, feed_dict, fetch_list, target_list,-> 1407         run_metadata)   1408 InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(20, 3072), b.shape=(3072, 100), m=20, n=100, k=3072
	 [[{{node dense/MatMul}}]]
	 [[{{node Mean}}]]

During handling of the above exception, another exception occurred:InternalError                             Traceback (most recent call last)<ipython-input-4-4745b1bfbcf2> in <module>     13             feed_dict={     14                 x: batch_data,---> 15                 y: batch_labels})     16         if (i+1) % 500 == 0:     17             print('[Train] Step: %d, loss: %4.5f, acc: %4.5f' 

D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in run(self, fetches, feed_dict, options, run_metadata)    927     try:    928       result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr,--> 929                          run_metadata_ptr)    930       if run_metadata:    931         proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr)D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata)   1150     if final_fetches or final_targets or (handle and feed_dict_tensor):   1151       results = self._do_run(handle, final_targets, final_fetches,-> 1152                              feed_dict_tensor, options, run_metadata)   1153     else:   1154       results = []D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _do_run(self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, run_metadata)   1326     if handle is None:   1327       return self._do_call(_run_fn, feeds, fetches, targets, options,-> 1328                            run_metadata)   1329     else:   1330       return self._do_call(_prun_fn, handle, feeds, fetches)D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _do_call(self, fn, *args)   1346           pass   1347       message = error_interpolation.interpolate(message, self._graph)-> 1348       raise type(e)(node_def, op, message)   1349    1350   def _extend_graph(self):InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(20, 3072), b.shape=(3072, 100), m=20, n=100, k=3072
	 [[node dense/MatMul (defined at <ipython-input-3-9b81457da280>:4) ]]
	 [[node Mean (defined at <ipython-input-3-9b81457da280>:18) ]]

Caused by op 'dense/MatMul', defined at:
  File "D:\Anaconda\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main
    "__main__", mod_spec)
  File "D:\Anaconda\lib\runpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py", line 16, in <module>
    app.launch_new_instance()
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\traitlets\config\application.py", line 658, in launch_instance
    app.start()
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel\kernelapp.py", line 505, in start
    self.io_loop.start()
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tornado\platform\asyncio.py", line 148, in start
    self.asyncio_loop.run_forever()
  File "D:\Anaconda\lib\asyncio\base_events.py", line 539, in run_forever
    self._run_once()
  File "D:\Anaconda\lib\asyncio\base_events.py", line 1775, in _run_once
    handle._run()
  File "D:\Anaconda\lib\asyncio\events.py", line 88, in _run
    self._context.run(self._callback, *self._args)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 690, in <lambda>
    lambda f: self._run_callback(functools.partial(callback, future))
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 743, in _run_callback
    ret = callback()
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 781, in inner
    self.run()
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 742, in run
    yielded = self.gen.send(value)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 357, in process_one
    yield gen.maybe_future(dispatch(*args))
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper
    yielded = next(result)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 267, in dispatch_shell
    yield gen.maybe_future(handler(stream, idents, msg))
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper
    yielded = next(result)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 534, in execute_request
    user_expressions, allow_stdin,
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper
    yielded = next(result)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel\ipkernel.py", line 294, in do_execute
    res = shell.run_cell(code, store_history=store_history, silent=silent)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel\zmqshell.py", line 536, in run_cell
    return super(ZMQInteractiveShell, self).run_cell(*args, **kwargs)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2848, in run_cell
    raw_cell, store_history, silent, shell_futures)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2874, in _run_cell
    return runner(coro)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\async_helpers.py", line 67, in _pseudo_sync_runner
    coro.send(None)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3049, in run_cell_async
    interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3214, in run_ast_nodes
    if (yield from self.run_code(code, result)):
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3296, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-3-9b81457da280>", line 4, in <module>
    hidden1 = tf.layers.dense(x, 100, activation=tf.nn.relu)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 324, in new_func
    return func(*args, **kwargs)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\layers\core.py", line 188, in dense
    return layer.apply(inputs)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py", line 1227, in apply
    return self.__call__(inputs, *args, **kwargs)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\layers\base.py", line 530, in __call__
    outputs = super(Layer, self).__call__(inputs, *args, **kwargs)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py", line 554, in __call__
    outputs = self.call(inputs, *args, **kwargs)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\layers\core.py", line 975, in call
    outputs = gen_math_ops.mat_mul(inputs, self.kernel)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_math_ops.py", line 5333, in mat_mul
    name=name)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py", line 788, in _apply_op_helper
    op_def=op_def)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 507, in new_func
    return func(*args, **kwargs)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 3300, in create_op
    op_def=op_def)
  File "D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 1801, in __init__
    self._traceback = tf_stack.extract_stack()

InternalError (see above for traceback): Blas GEMM launch failed : a.shape=(20, 3072), b.shape=(3072, 100), m=20, n=100, k=3072
	 [[node dense/MatMul (defined at <ipython-input-3-9b81457da280>:4) ]]
	 [[node Mean (defined at <ipython-input-3-9b81457da280>:18) ]]