Update autograd_saved_tensors_hooks_tutorial.py by stella-oh · Pull Request #598 · PyTorchKR/tutorials-kr

stella-oh · 2022-09-06T02:14:13Z

라이선스 동의

변경해주시는 내용에 BSD 3항 라이선스가 적용됨을 동의해주셔야 합니다.

더 자세한 내용은 기여하기 문서를 참고해주세요.

동의하시면 아래 [ ]를 [x]로 만들어주세요.

기여하기 문서를 확인하였으며, 본 PR 내용에 BSD 3항 라이선스가 적용됨에 동의합니다.

PR 종류

이 PR에 해당되는 종류 앞의 [ ]을 [x]로 변경해주세요.

오탈자를 수정하거나 번역을 개선하는 기여
번역되지 않은 튜토리얼을 번역하는 기여
공식 튜토리얼 내용을 반영하는 기여
위 종류에 포함되지 않는 기여

PR 설명

이 PR로 무엇이 달라지는지 대략적으로 알려주세요.

bub3690

번역들이 아래 줄로 적혀있습니다.

영문을 지우고 다시 적어주셔야 합니다.

bub3690

문법이 깨진 부분이 많아 보입니다.

빌드 부탁드립니다.

bub3690 · 2022-09-06T03:17:05Z

 #    :width: 500
 #    :align: center
-
+# .. 그림 :: https://user-images.githubusercontent.com/8019486/130124570-f1074098-1bb3-459e-bf5a-03bf6f65b403.png


.. figure
:width

이 부분들은 문법이라 번역을 하면 안될 것으로 보이네요.

넵.. 감사합니다. 반영하겠습니다.

bub3690 · 2022-09-06T03:17:29Z

 # 1000) and how to combine this feature with ``nn.DataParallel``.
 #
+# 이 마지막 예에서는 
+# 반드시 저장해야하며 이 기능을 ``nn.DataParallel``와 어떻게 조합하는 텐서들에 대해 어떻게 필터하는지에 대한 증명을 해보았습니다. 


`` 앞뒤로 뛰어쓰기가 있어야 합니다.
빌드해서 확인 부탁드립니다.

넵.. 감사합니다. 반영하겠습니다.

hyoyoung

번역이 완료된 영어 부분은 제거 부탁드립니다.

hyoyoung · 2022-09-10T13:42:30Z

@@ -1,5 +1,6 @@
 """
 Hooks for autograd saved tensors
+미분자동화(autograd) 저장된 텐서를 위한 HOOK


Hooks를 번역 안하기로 결정하셨다면
HOOK이 아니라 Hooks를 그대로 두시는게 더 나을듯합니다

넵.. 감사합니다. 반영하겠습니다.

gorae17

고생하셨습니다. 이미 리뷰받으신 것처럼, 영문은 지우고 영문 위치에 번역 문장을 적은 후 make html-noplot으로 빌드 후 html 파일을 확인해보시면 결과 살펴보시는 데에 도움이 될 것 같습니다.

gorae17 · 2022-09-12T14:44:57Z

 ######################################################################
 # In this example, PyTorch saves intermediary values :math:`a` and
 # :math:`b` in order to compute the gradient during the backward.
+# 이 예제에서 파이토치는 중간 값 :math:`a` 및 :math:`b`를 저장하여 역방향 동안 기울기를 계산합니다.


` 가 하나 있을 때에도 앞뒤로 띄어쓰기가 있어야 합니다.

넵.. 감사합니다. 반영하겠습니다.

stella-oh · 2022-09-13T11:55:35Z

영문삭제
문법 깨진부분 재빌드
어퍼스트로피 사용에 대한 앞뒤 공백
HOOK-> hooks(original)
위에 대한 수정내용을 반용하여 pr했습니다.. 확인 부탁드립니다.

garam24 · 2022-09-13T13:16:29Z

+# 그러나 특정 작업에서는 역전파를 수행하기 위한 중간결과를 저장해야 합니다. 
+# 이번 튜토리얼에서는 이러한 텐서를 저장/검색하는 방법과 패킹/언패킹 프로세스를 제어하기위한 hooks을 정하는 방법을 안내합니다. 

+# 이 튜토리얼에서는 사용자가 역전파가 이론상에서 작동하는 방식에 익숙하다고 가정합니다. 아니라면, 아래의 자료를 먼저 읽어보세요.


원문에 충실하게 번역을 해주셨는데요. 개인적인 의견으로는 아래와 같이 수정하면 조금 더 자연스럽지 않을까하여 제안드려봅니다.
'이 튜토리얼에서는 역전파가 이루어지는 방식에 대해 독자가 이론적으로 잘 알고 있다고 가정합니다.'

garam24 · 2022-09-13T13:19:04Z

-# as it never copies any tensors. However, the graph can keep *references*
-# to tensors that would otherwise have gone out of scope: those are
-# referred to as **saved tensors**.
+# 모델의 훈련은 일반적으로 가설의 추론을 위해서 실행하는 것보다 더 많은 메모리를 사용합니다. 


가설의 추론이라는 뜻보다는 inference (classification이나 regression 같은 prediction) 측면에서 의미가 전달되는 것이 더 적합할 것 같습니다. (한국어로 표현하면 '모델을 인퍼런스하는 것보다 학습하는 과정에서 메모리가 더 많이 사용된다' 이런 뜻으로 워딩이 조금 수정되면 좋을 것 같아요!

이 부분은 @garam24 님 말씀대로 수정하는게 좋을듯합니다.
문맥상 알기가 어렵습니다

garam24 · 2022-09-13T13:21:01Z


 ######################################################################
-# Why does training a model (typically) requires more memory than evaluating it?
+# (일반적으로)모델을 훈련하는데 평가보다 더 많은 메모리를 소요하게 되는 이유는 무엇일까요?


'메모리를 소요하게'보다 '소모하는', '필요로 하는' 등으로 수정하면 더 자연스러울 것 같아 제안 의견 드립니다.

hyoyoung

몇가지 수정사항을 더 부탁드립니다.

hyoyoung · 2022-09-14T14:37:04Z

 """
-Hooks for autograd saved tensors
+미분자동화(autograd) 저장된 텐서를 위한 Hooks
 =======================


길게된 제목만큼 =도 늘려주세요

hyoyoung · 2022-09-14T14:37:36Z

-# as it never copies any tensors. However, the graph can keep *references*
-# to tensors that would otherwise have gone out of scope: those are
-# referred to as **saved tensors**.
+# 모델의 훈련은 일반적으로 가설의 추론을 위해서 실행하는 것보다 더 많은 메모리를 사용합니다. 


이 부분은 @garam24 님 말씀대로 수정하는게 좋을듯합니다.
문맥상 알기가 어렵습니다

hyoyoung · 2022-09-14T14:38:28Z

-# to tensors that would otherwise have gone out of scope: those are
-# referred to as **saved tensors**.
+# 모델의 훈련은 일반적으로 가설의 추론을 위해서 실행하는 것보다 더 많은 메모리를 사용합니다. 
+# 대략적으로 말하면 파이토치는 역전파를 호출하는데 필요한 계산 그래프를 저장해야하므로 추가 메모리 사용량이 있기 때문이다 라고 말할 수 있습니다. 


대략적으로 말하자면 ~ 말할 수 있습니다
라고 끝납니다 이 문장은

대략적으로 말하면 파이토치는 역전파를 호출하는데 필요한 계산 그래프를 저장해야하므로 추가 메모리 사용량이 있기 때문입니다.

정도로 수정하는게 좋을듯 합니다

hyoyoung · 2022-09-14T14:39:21Z

-# In fact, PyTorch provides an API to conveniently use those hooks (as
-# well as the ability to use pinned memory).
-#
+# 실제로 파이토치는 이러한 후크를 편리하게 사용할 수 있는 API를 제공합니다. (고정된 메모리를 사용하는 기능도 포함.)


후크 -> hooks

hyoyoung · 2022-09-14T14:39:42Z

-# module and saves its tensors to CPU.
+# 물론 네트워크 특정부분만 CPU에 저장하여 절충안을 조정할 수 있습니다.
 #
+# 예를 들어, 모든 모듈을 래핑하고 해당 텐서를 CPU에 저장하는 특별한 


래핑 -> 감싸두고

hyoyoung · 2022-09-14T14:41:04Z

-# The reason the above code is bad is that we are leaking files on the
-# disk and they are never cleared. Fixing this is not as trivial as it
-# seems.
+# 위의 코드가 나쁜 이유는 디스크는 지워지지 않습니다. 


위의 코드가 나쁜 이유는 디스크에 저장된 파일이 누출되고 해당 파일을 지울수도 없기 때문입니다.

hyoyoung · 2022-09-14T14:42:26Z

-# saved tensor hooks and how they can be useful in a few scenarios to
-# tradeoff memory for compute.
-#
+# 만일 여기까지 따라오셨다면, 축하합니다! 당신은 저장된 텐서 hooks을 어떻게 사용하는지 그리고 계산 메모리의 트레이드 오프에 있어서 몇가지 시나리오를 유용하게 사용할 수 있습니다!  


계산 메모리의 트레이드 오프에 있어서 몇가지 시나리오를 유용하게 사용할 수 있습니다!

->

계산 메모리의 절충안에서 몇가지 시나리오를 유용하게 사용할 수 있습니다!

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