Transcribing DNA into RNA

Problem
An RNA string is a string formed from the alphabet containing 'A', 'C', 'G', and 'U'.
Given a DNA string t corresponding to a coding strand, its transcribed RNA string u is formed by replacing all occurrences of 'T' in t with 'U' in u.
Given: A DNA string t having length at most 1000 nt.
Return: The transcribed RNA string of t.
Sample Dataset
GATGGAACTTGACTACGTAAATT
Sample Output

GAUGGAACUUGACUACGUAAAUU


#include <stdio.h>
void main ()
{
	char s[9999];
	int i=0;
	int cnt_a=0;
	int cnt_c=0;
	int cnt_g=0;
	int cnt_t=0;
	puts("输入:\n");
	gets(s);
	for(i=0;s[i]!='\0';i++)
	{
		if (s[i] == 'T')
		{
			s[i]  = 'U';		
		}

	}
	printf("%s",s);
}            


<think>我们面对的问题是在使用FastAPI时,尝试加载一个在GPU上训练的PyTorch模型,但当前运行环境没有GPU(即CUDA不可用),导致在加载模型时出现错误。错误信息建议我们使用`torch.load`时指定`map_location=torch.device('cpu')`来将模型映射到CPU上。 ### 解决方案 1. **修改模型加载代码**:在加载模型时,显式设置`map_location`参数为`'cpu'`,这样即使模型是在GPU上保存的,也会被加载到CPU上。 2. **确保模型在CPU上运行**:加载模型后,确保在推理时输入数据也在CPU上。 ### 代码示例 以下是一个FastAPI应用的示例,展示如何正确加载模型并处理请求: ```python from fastapi import FastAPI, HTTPException import torch app = FastAPI() # 在应用启动时加载模型 @app.on_event("startup") def load_model(): global model # 使模型在全局可用 model_path = "path/to/your/model.pth" try: # 关键:使用map_location将模型加载到CPU model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) model.eval() # 设置为评估模式 except Exception as e: # 记录错误并停止应用启动 # 在实际应用中,你可能需要更健壮的错误处理 raise RuntimeError(f"Failed to load model: {e}") @app.post("/transcribe") async def transcribe(): try: # 假设我们有一个函数来处理输入并生成输出 # 注意:输入数据应该是CPU上的张量 # 例如:input_tensor = ... (从请求中获取并转换为张量) # 这里我们用一个虚拟输入代替 input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 在CPU上创建随机输入 with torch.no_grad(): output = model(input_tensor) return {"result": output.tolist()} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Error during transcription: {str(e)}") ``` ### 代码解释 1. **启动事件**:使用`@app.on_event("startup")`装饰器确保在应用启动时加载模型。这样模型只加载一次,而不是每次请求都加载。 2. **模型加载**:`torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))`将模型映射到CPU上,即使它是在GPU上保存的。 3. **模型评估模式**:`model.eval()`将模型设置为评估模式,这会影响某些层的行为(如Dropout和BatchNorm)。 4. **推理过程**: - 在`/transcribe`端点中,我们处理传入的请求。 - 创建输入张量(这里用随机张量代替,实际中应从请求数据转换而来)。 - 使用`with torch.no_grad()`上下文管理器,避免在推理过程中计算梯度,减少内存消耗并加速推理。 - 如果发生异常,返回500错误并包含错误信息。 ### 注意事项 - **输入数据**:确保输入数据也在CPU上。如果从请求中获取数据并转换为张量,默认情况下它会在CPU上(除非你显式地将其移动到GPU)。 - **错误处理**:在模型加载和推理过程中进行错误处理,避免整个应用崩溃。 ### 相关问题 §§相关问题§§: 1. 如何在PyTorch中实现模型在CPU和GPU之间的切换? 2. 在FastAPI中,如何处理大文件上传以避免内存问题? 3. 如何优化PyTorch模型在CPU上的推理速度? 4. 在微服务架构中,如何部署和管理机器学习模型?</think>### 解决 FastAPI 中 PyTorch 模型加载的 CUDA 错误 #### 问题分析 当在 CPU-only 环境中加载 GPU 训练的 PyTorch 模型时,会出现 `HTTPException: 400` 错误。核心原因是模型权重包含 CUDA 设备标识符,但当前环境没有 GPU(`torch.cuda.is_available() == False`)。 #### 完整解决方案 以下是修复该问题的完整 FastAPI 实现: ```python from fastapi import FastAPI, HTTPException, UploadFile, File import torch import torchaudio from io import BytesIO import logging # 配置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) app = FastAPI(title="Audio Transcription API") # 设备检测工具函数 def get_device(): """自动检测可用设备 (CPU/GPU)""" return torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 模型加载函数(修复 CUDA 错误) def load_model(model_path: str): """安全加载 PyTorch 模型,兼容 CPU/GPU 环境""" try: device = get_device() # 关键修复:使用 map_location 处理设备兼容性 if device.type == "cpu": logger.info("Loading model for CPU environment") model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) else: logger.info(f"Loading model for {device} environment") model = torch.load(model_path, map_location=device) model.eval() # 设置为评估模式 model.to(device) # 移动到正确设备 return model except Exception as e: logger.error(f"Model loading failed: {str(e)}") raise HTTPException( status_code=500, detail=f"Model loading error: {str(e)}" ) # 在应用启动时加载模型 @app.on_event("startup") async def startup_event(): global model, processor logger.info("Starting up transcription service...") model = load_model("path/to/your/model.pt") # 初始化音频处理器(示例) processor = torchaudio.transforms.MelSpectrogram(sample_rate=16000, n_mels=80) @app.post("/transcribe") async def transcribe_audio(file: UploadFile = File(...)): """音频转录端点""" try: logger.info(f"Processing audio file: {file.filename}") # 1. 读取上传的音频文件 contents = await file.read() audio_buffer = BytesIO(contents) # 2. 使用 torchaudio 处理音频 waveform, sample_rate = torchaudio.load(audio_buffer) # 3. 预处理音频(示例) device = get_device() waveform = waveform.to(device) input_features = processor(waveform) # 4. 执行推理(替换为实际模型调用) with torch.no_grad(): outputs = model(input_features) # 5. 后处理结果(示例) transcript = "Sample transcription result" return {"filename": file.filename, "transcript": transcript} except Exception as e: logger.exception("Transcription failed") raise HTTPException( status_code=500, detail=f"Error transcribing audio: {str(e)}" ) if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` #### 关键修复点说明 1. **设备感知的模型加载**: ```python def load_model(model_path: str): device = get_device() if device.type == "cpu": model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) else: model = torch.load(model_path, map_location=device) ``` - 自动检测运行环境(CPU/GPU) - 使用 `map_location` 参数正确处理设备映射 2. **端到端设备兼容性**: ```python model.to(device) # 确保模型在正确设备 waveform = waveform.to(device) # 输入数据移动到相同设备 ``` - 所有张量操作前显式指定设备 - 避免 CPU-GPU 设备不匹配错误 3. **健壮的错误处理**: ```python @app.on_event("startup") # 启动时加载模型 try-except 块捕获所有异常 logging 记录详细错误信息 ``` - 启动时失败快速反馈 - 请求处理中错误返回详细诊断信息 4. **音频处理最佳实践**: ```python audio_buffer = BytesIO(contents) # 内存中处理文件 torchaudio.load(audio_buffer) # 避免临时文件 ``` - 使用内存缓冲区而非磁盘临时文件 - 支持大文件处理 #### 部署建议 1. **环境检查脚本**: ```python # check_env.py import torch print(f"PyTorch version: {torch.__version__}") print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}") print(f"CUDA devices: {torch.cuda.device_count()}") print(f"Current device: {torch.cuda.current_device() if torch.cuda.is_available() else 'CPU'}") ``` 2. **Docker 配置示例**: ```dockerfile FROM python:3.9-slim # 安装依赖 RUN apt-get update && apt-get install -y ffmpeg libsndfile1 RUN pip install torch torchaudio fastapi uvicorn python-multipart # 复制应用代码 COPY app.py /app/app.py # 设置环境变量(强制CPU模式) ENV FORCE_CPU=1 CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"] ``` 3. **模型保存最佳实践**: ```python # 保存设备无关模型 torch.save(model.state_dict(), "model_weights.pt") # 加载时 model = YourModelClass() model.load_state_dict(torch.load("model_weights.pt", map_location=get_device())) ```
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