compiled_autograd_tutorial.rst 번역#1056
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joonda wants to merge 1 commit intoPyTorchKorea:masterfrom
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Conversation
jih0-kim
reviewed
Feb 16, 2026
| torch.compile(lambda: loss.backward(), backend="eager")() | ||
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| In the example above, ``x`` changes shapes, and compiled autograd will mark ``x`` as a dynamic shape tensor after the first change. You should see recompiles messages: **Cache miss due to changed shapes**. | ||
| 위의 예제에서, ``x`` 의 형태가 변경되면, compiled autograd는 첫 번째 변경 이후 ``x`` 를 동적 형태 텐서로 표시합니다. 이로 인해 재컴파일 메시지가 (**Cache miss due to changed shapes**) 나타나는 것을 확인할 수 있습니다. |
Member
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용어집에서는 tensor를 별도 번역 없이 tensor로 표기하고 있습니다. 문서 내 전반적으로 확인 후 수정 부탁드립니다.
| 기본 사용 | ||
| ------------ | ||
| Before calling the ``torch.compile`` API, make sure to set ``torch._dynamo.config.compiled_autograd`` to ``True``: | ||
| ``torch.compile`` API를 호출 하기 전에, ``torch._dynamo.config.compiled_autograd`` 을 ``True`` 로 설정해주세요 |
| * 더 큰 캡쳐를 때문에 dynamo 에서 재컴파일과 그래프 끊김이 발생하기 쉽습니다. | ||
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| .. note:: Compiled Autograd is under active development and is not yet compatible with all existing PyTorch features. For the latest status on a particular feature, refer to `Compiled Autograd Landing Page <https://docs.google.com/document/d/11VucFBEewzqgkABIjebZIzMvrXr3BtcY1aGKpX61pJY>`_. | ||
| .. note:: Compiled Autograd는 현재 활발히 개발 중이며, 아직 기존 PyTorch 기능과 완전히 호환되지 않습니다. 특정 기능의 최신 상태는 `Compiled Autograd Landing Page <https://docs.google.com/document/d/11VucFBEewzqgkABIjebZIzMvrXr3BtcY1aGKpX61pJY>`_ 를 참고하세요 |
| * Graph breaks in the forward lead to graph breaks in the backward | ||
| * `Backward hooks <https://pytorch.org/docs/stable/notes/autograd.html#backward-hooks-execution>`_ are not captured | ||
| * forward 연산에서 그래프 분절이 일어나면, backward 연산에서도 그래프가 분절됩니다. | ||
| * `Backward hooks <https://pytorch.org/docs/stable/notes/autograd.html#backward-hooks-execution>`_ 이 캡쳐되지 않습니다 |
| .. grid:: 2 | ||
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| .. grid-item-card:: :octicon:`mortar-board;1em;` What you will learn | ||
| .. grid-item-card:: :octicon:`mortar-board;1em;` 무엇을 배울 수 있나요? |
Member
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배울 수 있는 내용 or 배우게 될 것들 등 조금 더 자연스러운 표현으로 작성되면 좋을 것 같습니다.
| Compiled Autograd는 PyTorch 2.4 에서 소개된 ``torch.compile`` 확장 기능으로, 더 큰 backward 그래프를 캡쳐할 수 있게 해줍니다. | ||
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| While ``torch.compile`` does capture the backward graph, it does so **partially**. The AOTAutograd component captures the backward graph ahead-of-time, with certain limitations: | ||
| ``torch.compile`` 이 backward 그래프를 포작하긴 하지만, 그것은 **부분적으로만** 이루어집니다. AOTAutograd 컴포넌트는 backward 그래프를 사전에 캡쳐하지만, 몇 가지 제한사항이 존재합니다. |
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