使用带有python包bert_embeddings和mxnet的GPU失败

可能是由以下几个原因导致的：

1. 硬件设备不支持GPU加速：首先需要确保你的计算机或服务器上安装了支持GPU加速的显卡，并且已正确安装了相应的驱动程序。如果你的硬件设备不支持GPU加速，那么无法使用GPU进行计算。
2. 缺少必要的软件依赖：在使用GPU进行计算之前，需要安装并配置好相应的软件依赖。对于使用mxnet和bert_embeddings包进行计算，你需要确保已正确安装了mxnet和bert_embeddings的Python包，并且版本兼容。
3. CUDA和cuDNN版本不匹配：如果你的计算机上安装了CUDA和cuDNN，需要确保它们的版本与mxnet和bert_embeddings包所需的版本匹配。不同版本之间的不兼容性可能导致GPU计算失败。

解决这个问题的步骤如下：

1. 检查硬件设备：确认你的计算机或服务器上是否安装了支持GPU加速的显卡，并且已正确安装了相应的驱动程序。可以通过查看显卡型号和驱动程序版本来验证。
2. 安装软件依赖：使用pip或conda等包管理工具，确保已正确安装了mxnet和bert_embeddings的Python包，并且版本兼容。可以通过运行pip list或conda list命令来查看已安装的包及其版本。
3. 检查CUDA和cuDNN版本：如果你的计算机上已安装了CUDA和cuDNN，需要确保它们的版本与mxnet和bert_embeddings包所需的版本匹配。可以通过查看CUDA和cuDNN的官方文档或mxnet和bert_embeddings的文档来获取版本兼容性信息。

如果上述步骤都正确执行，但问题仍然存在，可以尝试以下进一步的排查方法：

• 检查代码错误：仔细检查你的代码，确保没有语法错误或逻辑错误。特别注意是否正确设置了GPU设备作为计算的目标。
• 查看错误信息：如果在运行过程中出现了错误信息，可以查看错误信息的详细描述，以便更好地定位问题所在。错误信息可能包含有关缺少依赖、版本不匹配或其他配置问题的提示。
• 搜索社区支持：在云计算领域的社区论坛、开发者社区或相关的技术支持平台上搜索类似问题的解决方案。其他开发者可能已经遇到并解决了类似的问题，他们的经验和建议可能对你有帮助。

总结起来，解决使用带有python包bert_embeddings和mxnet的GPU失败的问题需要确保硬件设备支持GPU加速、安装了必要的软件依赖、CUDA和cuDNN版本与所使用的包兼容，并排查代码错误和查看错误信息。如果问题仍然存在，可以寻求社区支持或专业技术人员的帮助。