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/beginner_source/basics/autogradqs_tutorial.py 오타 수정 #505

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hyoyoung merged 2 commits into from
Jul 31, 2022
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/beginner_source/basics/autogradqs_tutorial.py 오타 수정 #505

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dd9db3d
AUX : autograd 오타 수정
bub3690 Jul 28, 2022
777a755
AUX : 오타 추가 수정
bub3690 Jul 31, 2022
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8 changes: 4 additions & 4 deletions beginner_source/basics/autogradqs_tutorial.py
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -95,7 +95,7 @@
#
# 기본적으로, ``requires_grad=True``\ 인 모든 텐서들은 연산 기록을 추적하고 변화도 계산을
# 지원합니다. 그러나 모델을 학습한 뒤 입력 데이터를 단순히 적용하기만 하는 경우와 같이 *순전파*
# 연산만 필요한 경우에는, 이러한 추적이나 지원이 필요없을 수 있습니다.
# 연산만 필요한 경우에는, 이러한 추적이나 지원이 필요 없을 수 있습니다.
# 연산 코드를 ``torch.no_grad()`` 블록으로 둘러싸서 연산 추적을 멈출 수 있습니다:
#

Expand Down Expand Up @@ -195,9 +195,9 @@

######################################################################
# 동일한 인자로 ``backward``\ 를 두차례 호출하면 변화도 값이 달라집니다.
# 이는 ``역방향`` 전파를 수행할 때, PyTorch가 **변화도를 누적(accumulate)해두기 때문**\
# 이는 ``역방향`` 전파를 수행할 때, PyTorch가 **변화도를 누적(accumulate)해주기 때문**\
# 입니다. 즉, 계산된 변화도의 값이 연산 그래프의 모든 잎(leaf) 노드의 ``grad`` 속성에
# 추가됩니다. 따라서 제대로된 변화도를 계산하기 위해서는 ``grad`` 속성을 먼저 0으로 만들어야
# 추가됩니다. 따라서 제대로 된 변화도를 계산하기 위해서는 ``grad`` 속성을 먼저 0으로 만들어야
# 합니다. 실제 학습 과정에서는 *옵티마이저(optimizer)*\ 가 이 과정을 도와줍니다.

######################################################################
Expand All @@ -211,6 +211,6 @@
#

#################################################################
# 더 읽어보기
# 더 읽어 보기
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~
# - `Autograd Mechanics <https://pytorch.org/docs/stable/notes/autograd.html>`_