recipes_source/recipes/swap_tensors.py 번역 #928
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| **Author:** `Mikayla Gawarecki <https://github.com/mikaylagawarecki>`_ | ||
| **저자:** `Mikayla Gawarecki <https://github.com/mikaylagawarecki>`_ |
| @@ -1,24 +1,24 @@ | |||
| """ | |||
| Extension points in ``nn.Module`` for ``load_state_dict`` and tensor subclasses | |||
| nn.Module에서 ``load_state_dict`` 및 텐서 서브클래스의 확장 포인트 | |||
There was a problem hiding this comment.
용어집에서 tensor는 일반적으로 번역하지 않고 있습니다
| # optimizer, which holds a reference to the parameters of the ``nn.Module``. | ||
| # This leads to a silent correctness issue where the ``optimizer.step()`` will | ||
| # run without error but the weights of the ``nn.Module`` will not be updated. | ||
| # 이 유틸리티는 모듈 외부의 파이썬 객체가 모듈의 파라미터에 대한 |
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용어집에서 parameter는 매개변수로 번역 권고 하고 있습니다.
| # 변경 사항을 볼 수 없습니다. 고전적인 예로는 ``nn.Module``의 파라미터에 대한 | ||
| # 참조를 보유하는 옵티마이저가 있습니다. 이로 인해 ``optimizer.step()``이 | ||
| # 오류 없이 실행되지만, ``nn.Module``의 가중치는 업데이트되지 않는 | ||
| # 무성의 정확성 문제를 초래할 수 있습니다. |
There was a problem hiding this comment.
'무성의' 는 의미는 무엇일까요?
조용한 정확성 문제정도로 의역하면 어떨까요?
| @@ -52,28 +52,28 @@ | |||
| print(f"weight in optimizer: {optimizer.param_groups[0]['params']}") | |||
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| # ``nn.Module.to()`` and related methods | |||
| # ``nn.Module.to()`` 및 관련 메서드 | |||
| # 이 구성은 ``swap_tensors``를 사용하여 모듈의 매개변수를 교환하며, | ||
| # ``.data`` 설정 대신 참조를 보존합니다. 이 구성이 설정되면, | ||
| # 변환 과정에서 ``swap_tensors``가 사용되며, 이를 통해 | ||
| # 페이로드의 ``dtype``이 올바르게 변환되도록 보장합니다. |
| # Depending on the value of the ``assign`` keyword argument passed | ||
| # to ``load_state_dict()``, there are two ways to load the ``state_dict``: | ||
| # ``load_state_dict()``에 전달된 ``assign`` 키워드 인수의 값에 따라, | ||
| # ``state_dict``를 로드하는 두 가지 방법이 있습니다: |
| # First, let us create a skeleton of a model on the meta device to avoid | ||
| # materializing storages. We convert all weights in the modules to | ||
| # ``MyQuantizedLinearWeight`` subclasses while leaving biases intact. | ||
| # 먼저, 메타 디바이스에서 모델의 스켈레톤을 생성하여 저장소를 실체화하는 것을 피합시다. |
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skeleton of a model은 모델 골격으로 의역 가능해보입니다.
| # materializing storages. We convert all weights in the modules to | ||
| # ``MyQuantizedLinearWeight`` subclasses while leaving biases intact. | ||
| # 먼저, 메타 디바이스에서 모델의 스켈레톤을 생성하여 저장소를 실체화하는 것을 피합시다. | ||
| # 저장소를 실체화하지 않습니다. 우리는 모듈의 모든 가중치를 |
| # ``MyQuantizedLinearWeight`` subclasses while leaving biases intact. | ||
| # 먼저, 메타 디바이스에서 모델의 스켈레톤을 생성하여 저장소를 실체화하는 것을 피합시다. | ||
| # 저장소를 실체화하지 않습니다. 우리는 모듈의 모든 가중치를 | ||
| # `MyQuantizedLinearWeight` 서브클래스로 변환하면서 바이어스는 그대로 유지합니다. |
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네, 수정하도록 하겠습니다. |
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최종 merge하기전에 살펴보니, |
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이슈와 pull request를 같이 올렸는데, 번역 자체는 제가 진행하여 역자에 제 이름만 넣었습니다. |
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네, 저희는 학교에서 2인 1조로 오픈소스 컨트리뷰션 강의를 듣는 과정에서 이 활동을 했습니다. 2인 파트를 분배하다보니, @kookyungseon 이 친구는 issue를 작성하고 제가 풀리퀘를 작성하게 되었습니다! 그리고 1개는 같이 번역, 1개씩 따로 번역을 맡게되어 이 파일처럼 각각 1개씩은 역자가 홀로 되어 있습니다. |
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혹시 이러면 문제가 되는건가요? |
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기존에 없던 문서 번역 https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/swap_tensors.html