advanced_source/cpp_cuda_graphs.rst 번역 #961
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jih0-kim
reviewed
Nov 30, 2024
advanced_source/cpp_cuda_graphs.rst
Outdated
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| 파이토치에서 CUDA 그래프 사용법을 보여드리고자 합니다 `MNIST | ||
| 예제 <https://github.com/pytorch/examples/tree/main/cpp/mnist>`_. | ||
| LibTorch(C++ 프론트엔드)에서의 CUDA 그래프 사용법은 다음과 매우 유사지만 |
jih0-kim
approved these changes
Nov 30, 2024
jih0-kim
reviewed
Dec 6, 2024
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| **Author**: `Anupam Sharma <https://anp-scp.github.io/>`_ | ||
| **번역**: `Anupam Sharma <https://anp-scp.github.io/>`_ | ||
| **저자**: `장효영 <https://github.com/hyoyoung>`_ |
There was a problem hiding this comment.
번역과 저자가 바뀌어 작성되어 있습니다. 수정 요청드립니다.
jih0-kim
reviewed
Dec 6, 2024
| to do is preallocate tensors for reusing them in the main training loop. Here is an example | ||
| implementation: | ||
| 이 튜토리얼에서는 전체 네트워크 그래프 캡처를 통해 모든 계산 단계에 CUDA 그래프를 적용합니다. | ||
| 하지만 그 전에 약간의 소스 코드 수정이 필요합니다. 우리가 해야 할 일은 주 훈련 루프에서 |
jih0-kim
reviewed
Dec 6, 2024
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| This tutorial illustrates the usage of torchtext on a dataset that is not built-in. In the tutorial, | ||
| we will preprocess a dataset that can be further utilized to train a sequence-to-sequence | ||
| model for machine translation (something like, in this tutorial: `Sequence to Sequence Learning | ||
| with Neural Networks <https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq/blob/master/1%20-%20Sequence%\ | ||
| 20to%20Sequence%20Learning%20with%20Neural%20Networks.ipynb>`_) but without using legacy version | ||
| of torchtext. | ||
| 이 튜토리얼에서는 기본 제공되지 않는 데이터셋에서 Torchtext를 사용하는 방법을 설명합니다. | ||
| 튜토리얼 안에서는 기계 번역을 위한 시퀀스 간 모델을 훈련하는 데 추가로 활용할 수 있는 데이터셋를 전처리 할 것입니다. |
jih0-kim
reviewed
Dec 6, 2024
| * Tokenize sentence | ||
| * Apply transforms to sentence | ||
| * Perform bucket batching | ||
| 다음 영어에서 독일어 번역을 수행할 수 있는 모델을 훈련하기 위해 데이터셋을 준비해야 한다고 가정해 보겠습니다. |
There was a problem hiding this comment.
다음 을 제거했을 때 글의 이해가 더 쉬운 듯 합니다. 검토 부탁드립니다.
jih0-kim
reviewed
Dec 6, 2024
| # we can perform various operations. | ||
| # Check `this tutorial <https://pytorch.org/data/beta/dp_tutorial.html>`_ for more details on | ||
| # DataPipes. | ||
| # DataPipe는 다양한 동작을 수행할수 있는 데이터 셋 객체와 비슷하게 생각할 수 있습니다. |
There was a problem hiding this comment.
용어집 가이드에서 dataset은 데이터셋으로 표기하고 있으므로 수정 요청드립니다.
jih0-kim
reviewed
Dec 6, 2024
| # Note that we also have attribution details along with pair of sentences. We will | ||
| # write a small function to remove the attribution details: | ||
| # 한 쌍의 문장과 함께 속성 세부 사항이 같이 있다는 점을 눈여겨 보십시요. | ||
| # 속성 세부 정보를 제거할수 있는 작은 함수를 작성해봅시다. |
jih0-kim
reviewed
Dec 6, 2024
| # | ||
| # Let us define a function to get tokens from elements of tuples in the iterator. | ||
| # 반복자의 튜플 요소에서 토큰을 가져오는 함수를 정의해 보겠습니다 |
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