# 模型训练时报错RuntimeError: aclnnFlashAttentionScoreGetWorkspaceSize call failed, please check!

**1. 系统环境**

硬件环境\(Ascend/GPU/CPU\): Ascend

软件环境: MindSpore 版本: 2.4.1

执行模式： 不限

Python 版本: 3.9

操作系统平台: Ubuntu=22.04

**2. 报错信息**

2.1 问题描述

使用同样的环境和数据，一直正常训练，但是会偶尔出现一次刚开始训练就报错。

2.2 报错信息

```
RuntimeError: aclnnFlashAttentionScoreGetWorkspaceSize call failed, please check!

---------------------------------------------------- - Ascend Error Message: ---------------------------------------------------- EZ1001: 2024-12-04-17:18:01.039.553 Pad InferShape failed.[THREAD:57246] TraceBack (most recent call last): op[PadV3], paddings_contiguous is nullptr![FUNC:PadV3Infershape][FILE:pad_v3.cc][LINE:46][THREAD:57246] infer shape fail, [-1][THREAD:57246] Infer Shape failed.[THREAD:57246] Pad InferShape failed.[THREAD:57246] (Please search "CANN Common Error Analysis" at https://www.mindspore.cn for error code description) ---------------------------------------------------- - C++ Call Stack: (For framework developers) ---------------------------------------------------- mindspore/ccsrc/plugin/device/ascend/kernel/opapi/aclnn/flash_attention_score_aclnn_kernel.h:51 operator()
```

**3. 根因分析**

根据下面报错信息分析，应该是环境中有缓存之类的影响，所以导致拉起训练时报错。

```
RuntimeError: aclnnFlashAttentionScoreGetWorkspaceSize call failed, please check!
```

**4. 解决方案**

之前训练可以正常进行，这说明脚本是没有问题的，那么剩下的问题就应该是环境起了变化造成了报错。

大概是以下原因，首先是之前正常训练之后，保存了训练号后的模型权重文件，这些文件占用了内存，造成了本次拉起训练时出现了报错，那么这种情况可以清除掉之前保存的权重文件；还有可能是环境中还存在其他正在运行的脚本，可以使用ps

aux命令进行查看，如果存在别的进程，可以先kill掉再尝试拉起本次训练。

