intermediate/forward_ad_usage.py 번역#1031
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BcKmini
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jih0-kim
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jih0-kim
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번역하시느라 고생 많으셨습니다. 코멘트 드린 내용 검토 부탁드려요.
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| This tutorial demonstrates how to use forward-mode AD to compute | ||
| directional derivatives (or equivalently, Jacobian-vector products). | ||
| 이 튜토리얼은 순전파 모드 자동 미분(Forward-mode AD)을 사용하여 방향성 도함수(directional derivative) 또는 야코비안-벡터 곱(Jacobian-vector product)을 계산하는 방법을 보여줍니다. |
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자동 미분에 대한 약어 표기가 이 문장에서 처음 등장하는데, 전체 명칭을 작성해주면 이해가 더 쉬울 것 같습니다.
순전파 모드 자동 미분(Forward-mode AD) -> 순전파 모드 자동 미분(Forward-mode Automatic Differentiation)
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| Also note that forward-mode AD is currently in beta. The API is | ||
| subject to change and operator coverage is still incomplete. | ||
| 또한, 순전파 모드 AD는 현재 베타 버전입니다. 따라서 API가 변경될 수 있으며, 아직 일부 연산자는 지원되지 않을 수 있습니다. |
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글 전반에서 AD라고 작성하지 않고, 자동 미분이라고 작성해도 괜찮을 것 같습니다.
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전반에 설명이 있으니 자동 미분으로 바꾸겠습니다
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| ###################################################################### | ||
| # Custom autograd Function | ||
| # 사용자 정의 autograd Function |
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Function은 함수라고 번역해도 좋을 것 같습니다.
| # ``functorch.jvp`` requires every primal to be associated with a tangent. | ||
| # If we only want to associate certain inputs to `fn` with tangents, | ||
| # then we'll need to create a new function that captures inputs without tangents: | ||
| # ``functorch.jvp`` 는 모든 원시가 탄젠트와 연결될 것을 요구합니다. |
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본문에서 "primal" 이라는 변수명을 지속적으로 사용하고 있기 때문에 "원시"라는 표현 대신, "primal"을 그대로 사용하는 것이 더 좋을 것 같습니다.
jih0-kim
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jih0-kim
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용어집에서 확인하실 수 있듯이 tensor는 별도 번역 없이 영문 표현 그대로 사용하고 있습니다.
"텐서"라고 작성해주신 부분에 대해 수정 요청드립니다.
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반영했습니다! |
hyoyoung
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hyoyoung
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전반적으로 잘되어있으나 사소한 수정이 필요할거 같습니다
| # Another way to use ``nn.Module`` with forward AD is to utilize | ||
| # the functional Module API (also known as the stateless Module API). | ||
| # ``nn.Module`` 을 순전파 자동 미분과 함께 사용하는 또 다른 방법은 | ||
| # 함수형 모듈 API를 활용하는 것입니다. |
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(also known as the stateless Module API) 에 대한 부분이 빠져있습니다.
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intermediate/forward_ad_usage.py 통번역 했습니다