beginner_source/nlp/pytorch_tutorial.py 번역 #573
Conversation
beginner_source/nlp/pytorch_tutorial.py 번역
| # vector, indexing into the vector gives you a scalar. If you have a | ||
| # matrix, indexing into the matrix gives you a vector. If you have a 3D | ||
| # tensor, then indexing into the tensor gives you a matrix! | ||
| # 그건 그렇고 3D tensor는 무엇일까요? 이렇게 생각해 보세요. |
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그건 그렇고 라는 표현보다 그냥 3D tensor는 무엇일까요? 라고 번역하는게 어떤가요?
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anyway 의 느낌을 살리고 싶어 그건 그렇고라고 번역했는데 이상한가요??
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그렇다면 '그건 그렇고'보다는
'도대체 3D tensor는 무엇인가요?' 정도는 어떨까요?
| print(x.view(2, -1)) | ||
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| ###################################################################### | ||
| # Computation Graphs and Automatic Differentiation | ||
| # 계산 그래프(Computation Graph) 와 자동미분(Automatic Differentiation) |
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자동 미분 띄어쓰기가 들어가야 될 것 같습니다.
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번역 잘 해주신것 같습니다. 크게 수정하실 부분은 없어보입니다. |
| # vector, indexing into the vector gives you a scalar. If you have a | ||
| # matrix, indexing into the matrix gives you a vector. If you have a 3D | ||
| # tensor, then indexing into the tensor gives you a matrix! | ||
| # 그건 그렇고 3D tensor는 무엇일까요? 이렇게 생각해 보세요. |
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그렇다면 '그건 그렇고'보다는
'도대체 3D tensor는 무엇인가요?' 정도는 어떨까요?
| print(V[0]) | ||
| # Get a Python number from it | ||
| # 벡터로부터 Python 넘버 얻기 |
| # torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])으로 만들 수 있습니다. (이 때, 리스트의 모든 원소는 integer) | ||
| # 또한 ``dtype=torch.data_type`` 을 이용해 데이터 타입을 지정할 수도 있습니다. | ||
| # 추가적인 데이터 타입에 대해서는 문서로 확인할 수 있으며, | ||
| # Float과 Long이 가장 일반적입니다. |
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'Float과' 보다는 'Float와'를 더 많이 쓰지 않나요?
| # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ | ||
| # | ||
| # You can operate on tensors in the ways you would expect. | ||
| # tensor는 당신이 원하는 방식으로 연산할 수 있습니다. |
| # expand beyond just mathematical operations. | ||
| # `문서 <https://pytorch.org/docs/torch.html>`__ 에서 | ||
| # 사용할 수 있는 엄청난 수의 연산들의 전체 목록을 볼 수 있습니다. | ||
| # 그것들은 단순한 수학적인 연산을 뛰어넘습니다. |
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'그것들은'을 빼고 '해당 연산 목록은'을 넣는 것도 좋을 듯 합니다
| # use, because many neural network components expect their inputs to have | ||
| # a certain shape. Often you will need to reshape before passing your data | ||
| # to the component. | ||
| # .view() 메소드를 사용해 tensor의 구조를 바꿔봅시다. 많은 신경망 컴포넌트들은 |
| # operations, it contains enough information to compute derivatives. This | ||
| # probably sounds vague, so let's see what is going on using the | ||
| # fundamental flag ``requires_grad``. | ||
| # 계산 그래프의 개념은 직접 역전파 변화도(gradient)를 쓰지 않아도 되도록 하여 |
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'쓰지 않아도 되도록 하여'는 문장이 조금 어색해보입니다.
계산 그래프의 개념은 직접 역전파 변화도(gradient)를 쓸 필요가 없게 해주며
| # other operation, etc.) | ||
| # 먼저 프로그래머의 관점에서 생각해봅시다. 위에서 우리가 만든 | ||
| # torch.Tensor 오브젝트에는 무엇이 저장되어 있을까요? 분명히 데이터와 | ||
| # 구조, 그리고 몇 가지 다른 것들이 있을 겁니다. 하지만 2개의 tensor를 |
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A, B 그리고 C 라면
번역시에는 그리고는 빼도 좋을듯합니다
A, B, C로 써도 번역시에는 쉽게 읽힙니다
| # a file, it wasn't the result of a multiplication or exponential or | ||
| # whatever. And if you keep following z.grad_fn, you will find yourself at | ||
| # x and y. | ||
| # 즉 Tensor는 무엇이 그들을 만들었는지 압니다. z는 Tensor가 파일에서 |
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즉 Tensor는 무엇이 그들을 만들었는지 압니다
즉 Tensor는 무엇으로 그들이 만들어졌는지 압니다.
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