Research predicts ‘smart home’ revenues will reach US$60bn by 2017

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据Juniper Research的新报告预测，智能家居市场将从今年的250亿美元增长到2017年的600亿美元。这一增长主要受连接娱乐设备推动，如智能电视、家庭自动化系统等。北美和西欧将成为智能家居娱乐领域的领头羊。

The ‘smart home’ market will rise from US$25bn this year to US$60bn by 2017, driven by growth in connected entertainment, a new report from Juniper Research suggests.

Smart Home Ecosystem: Connected Devices, Service Models & Revenues 2012–2017 notes that the definition of a ‘smart home’ has evolved over recent years to incorporate all aspects of a connected life, including devices used for entertainment, control, security and health.

The emergence of connected TVs, home automation systems and smart meters – all of which are connected via broadband, whether fixed or mobile – has contributed to growth in this market and this is expected to continue, particularly as more homes adopt advanced home entertainment technologies.

The report claims that the smart home entertainment segment will account for 82pc of the total service revenue by 2017, driven by North America and Western Europe.

No smart business is an island

Interestingly, Juniper Research also notes that no stakeholders or individual members of the smart home ecosystem can succeed in isolation, and that operators, content providers and vendors need to collaborate for a mutually beneficial business model.

“Cable operators and broadband service providers have a major role to play as they have an existing billing relationship with the consumers,” said report author Nitin Bhas. “Bundling other features into existing services enable them to be in a much better position within the pyramid, compared to other new entrants.”

While these well-placed service providers are taking a proactive approach, big players such as Apple, Google and Microsoft are also in a good position to replicate their success and will likely play a major role within the smart home.



Link: http://www.siliconrepublic.com/digital-life/item/27853-research-predicts-smart/


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predicts = self.Mymodel(inputs)
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<think>我们正在讨论的是深度学习模型推理阶段的代码片段。根据用户的上一次问题，我们刚刚解释了数据转移（inputs和targets转移到设备）的代码，现在用户想了解下一行代码`predicts = self.Mymodel(inputs)`的含义及使用场景，特别是结合数据转移操作。 首先，我们回顾一下上下文： - 在测试阶段（验证模式）下，模型设置为`eval()`模式（如引用[1]所示）。 - 数据加载器（dataloader）提供批量数据（inputs和targets）。 - 通过`inputs.to(self.args.device), targets.to(self.args.device)`将数据转移到模型所在的设备（例如GPU或CPU）。 - 然后执行`predicts = self.Mymodel(inputs)`。 ### 代码含义 `predicts = self.Mymodel(inputs)`表示将输入数据`inputs`传递给模型`self.Mymodel`，得到模型的输出`predicts`（预测结果）。具体过程如下： 1. **模型调用**：`self.Mymodel`是一个继承自`torch.nn.Module`的神经网络模型对象。调用该对象（即作为函数调用）会触发其`forward`方法。 2. **前向传播**：在`forward`方法中，输入数据经过网络的所有层（如卷积层、全连接层等）进行计算，最终产生输出。 3. **输出结果**：`predicts`即模型对输入`inputs`的预测结果。在分类任务中，它通常是一个张量（Tensor），其每一行对应一个样本，每一列对应一个类别的得分（logits）或概率。 ### 使用场景 结合数据转移操作的使用场景： 1. **确保设备一致性**：在执行模型前向传播之前，必须将输入数据转移到模型所在的设备（GPU或CPU）。因为模型参数也存放在设备上，如果输入数据不在同一设备，PyTorch会报错。例如： ```python inputs = inputs.to(self.args.device) # 将输入数据转移到模型设备 predicts = self.Mymodel(inputs) # 模型计算（要求inputs与模型参数在同一设备） ``` 2. **推理阶段（测试/验证）**：如引用[1]所示，这段代码出现在测试函数中。在推理阶段，我们通常： - 设置模型为`eval()`模式（关闭Dropout和BatchNorm的随机性）[^1]。 - 使用`torch.no_grad()`上下文管理器（不计算梯度，减少内存消耗）。 3. **训练阶段**：在训练阶段同样需要先转移设备，然后进行前向传播（随后计算损失、反向传播等）。 ### 可能的问题与解决方法 1. **设备不匹配错误**： - 错误信息：`RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same` - 原因：输入数据在CPU，而模型参数在GPU（或反之）。 - 解决：确保在模型调用前执行数据转移（`.to(device)`）。 2. **维度不匹配错误**： - 错误信息：`RuntimeError: shape mismatch...` - 原因：输入数据的形状（shape）不符合模型要求（例如通道数、尺寸等）。 - 解决：检查模型输入层的期望形状，调整数据预处理。 3. **未设置eval模式导致结果不一致**： - 表现：测试结果波动大（因为Dropout/BatchNorm仍处于训练模式）。 - 解决：在推理前调用`model.eval()`（如引用[1]所示）[^1]。 ### 示例流程图 ```mermaid graph LR A[加载数据 inputs/targets] --> B[转移到设备] B --> C[模型前向传播 predicts = model(inputs)] C --> D[计算损失 loss = criterion(predicts, targets)] ``` ### 相关知识点 - **模型模式切换**： - `model.train()`：训练模式（启用Dropout和BatchNorm的训练行为）。 - `model.eval()`：推理模式（禁用Dropout、固定BatchNorm的统计量）[^1]。 - **梯度管理**：推理阶段使用`torch.no_grad()`避免不必要的梯度计算，节省显存。 ### 相关问题 1. 如何在PyTorch中实现自定义模型的前向传播？ 2. 模型输出`predicts`的典型结构是什么（分类、回归等任务）？ 3. 如果模型有多个输入，应该如何传递给模型？ 4. 为什么在推理阶段不需要计算梯度？ </think>### 代码解释：`predicts = self.Mymodel(inputs)` #### 1. **核心含义** 这行代码执行深度学习模型的**前向传播计算**： ```python predicts = self.Mymodel(inputs) # 模型推理过程 ``` - `self.Mymodel`：训练好的神经网络模型实例 - `inputs`：已转移到指定设备的输入数据（来自上文的设备转移操作） - `predicts`：模型输出的预测结果张量（如分类概率、回归值等） #### 2. **执行流程** 结合设备转移操作的整体逻辑： ```mermaid graph LR A[原始数据] --> B[数据加载器] B --> C{设备转移} C --> D[inputs.to(device)] C --> E[targets.to(device)] D --> F[模型推理] F --> G[predicts = self.Mymodel(inputs)] G --> H[计算损失/评估] ``` #### 3. **关键作用** | 作用 | 说明 | 技术要点 | |------|------|----------| | **模型推理** | 输入数据通过神经网络各层计算输出 | 自动调用`forward()`方法 | | **设备一致性** | 与`inputs.to(device)`配合确保数据/模型在同一设备 | 避免`RuntimeError: Tensor on CPU but weight on GPU`[^1] | | **预测生成** | 输出结果用于后续评估指标计算 | 如`n_correct += (predicts == targets).sum()`[^1] | | **计算图分离** | 在`with torch.no_grad()`下执行避免梯度计算 | 节省显存，加速推理[^1] | #### 4. **典型使用场景** 1. **模型验证阶段**（如引用[1]所示）： - `self.Mymodel.eval()`关闭Dropout/BatchNorm随机性[^1] - 配合`torch.no_grad()`禁用梯度跟踪 2. **训练阶段前向传播**： ```python # 训练循环中 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) ``` 3. **实际部署推理**： ```python # 生产环境单样本预测 input_tensor = preprocess(data).to(device) prediction = model(input_tensor) ``` #### 5. **常见错误与解决** - **错误1：设备不匹配** ```bash RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) differ ``` **解决**：确保执行顺序： ```python inputs = inputs.to(device) # 先转移数据 outputs = model(inputs) # 再执行推理 ``` - **错误2：维度不匹配** ```bash RuntimeError: shape '[32,3,224,224]' is invalid for input of size 27648 ``` **解决**：检查模型输入层设计： ```python print(model) # 查看第一层输入维度 print(inputs.shape) # 验证数据维度 ``` - **错误3：未设置eval模式** **现象**：验证结果波动大 **解决**：推理前调用`model.eval()`[^1] ### 技术原理补充 - **设备对齐机制**： $$ \text{Device}_{\text{model}} \equiv \text{Device}_{\text{inputs}} \\ \text{模型参数} \otimes \text{输入数据} \Rightarrow \text{有效计算} $$ - **前向传播本质**： $$ \text{predicts} = f_{\theta}(\text{inputs}) $$ 其中 $f_{\theta}$ 是以 $\theta$ 为参数的神经网络函数 ### 相关问题 1. 如何查看PyTorch模型的输入/输出维度要求？ 2. 多GPU训练时模型和数据如何同步设备分配？ 3. `model.eval()`和`torch.no_grad()`的具体区别是什么？ 4. 模型输出`predicts`如何解码为实际预测结果（如类别标签）？ > 注：实际应用中需确保模型与数据的设备一致性，这是深度学习工程的基础要求[^1]。
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