pytorchkorea / tutorials-kr

🇰🇷파이토치에서 제공하는 튜토리얼의 한국어 번역을 위한 저장소입니다. (Translate PyTorch tutorials in Korean🇰🇷)

파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean)

소개

PyTorch에서 제공하는 튜토리얼의 한국어 번역을 위한 저장소입니다.
번역의 결과물은 https://tutorials.pytorch.kr에서 확인하실 수 있습니다. (번역을 진행하며 비정기적으로 반영합니다.)
현재 버전의 번역 / 변경 관련 이슈는 #660 이슈를 참고해주세요.

기여하기

다음의 방법들로 기여하실 수 있습니다.

1. 오탈자를 수정하거나 번역을 개선하는 기여
   • 한국어 튜토리얼 사이트에서 발견한 오탈자를 한국어 튜토리얼 저장소에서 고치는 기여입니다.
2. 번역되지 않은 튜토리얼을 번역하는 기여
   • 한국어 튜토리얼 사이트에 아직 번역되지 않은 튜토리얼 번역하는 기여입니다.
3. 2로 번역된 문서를 리뷰하는 기여 ⭐
   • 본 저장소에 Pull Request된 튜토리얼 문서의 번역이 적절한지 리뷰하는 기여입니다.
     (많은 분들의 참여를 간절히 기다리고 있습니다. 🙏)

자세한 방법은 기여하기 문서를 참조해주세요. :)

원문

현재 PyTorch v2.0 튜토리얼(pytorch/tutorials@9efe789b 기준) 번역이 진행 중입니다.

최신 버전의 튜토리얼(공식, 영어)은 PyTorch tutorials 사이트 및 PyTorch tutorials 저장소를 참고해주세요.

과거 버전

PyTorch v1.0 이전(v0.3 & v0.4)의 튜토리얼 보기

아래 링크에서 과거 버전의 튜토리얼 번역을 확인하실 수 있습니다. 현재는 번역이 이뤄지고 있지 않습니다.

버전	사이트 (문서)	저장소 (소스)
0.4.1	PyTorch-tutorials-kr-0.4	GitHub 저장소
0.3.1	PyTorch-tutorials-kr-0.3.1	GitHub 저장소

PyTorch v1.0 이상의 튜토리얼 보기

v1.0 이후 번역은 별도 저장소로 관리하지 않습니다. 이 저장소의 Release 메뉴를 확인해주세요.
버전-base(예. 1.9-base)는 해당 버전을 시작할 때의 릴리즈이고, 버전-latest(예. 1.9-latest)는 해당 버전의 마지막 릴리즈입니다.

해당 릴리즈의 문서를 내려받으신 후 빌드하시면 해당 버전의 문서를 확인하실 수 있습니다.
빌드 방법은 기여하기 문서의 2-5. (내 컴퓨터에서) 결과 확인하기 부분을 참고해주세요.

---

This is a project to translate pytorch/tutorials@9efe789b into Korean. For the latest version, please visit to the official PyTorch tutorials repo.

tutorials-kr's Issues

1.5 반영

이슈 내용

어떤 이슈인지 알려주세요.
PyTorch 1.5가 릴리즈되며 튜토리얼에도 변화가 있습니다.
(현재 열려있는 PR들의 완료 및) PyTorch 1.5 튜토리얼을 반영해야 합니다.

추가 정보

다른 참고할 정보 또는 URL 등이 있다면 알려주세요.
https://pytorch.org/tutorials/

recipes_source/recipes/tensorboard_with_pytorch 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/tensorboard_with_pytorch.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
6월 중 8월 초 중

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#68 (v1.5)

튜토리얼 외 나머지 사이트의 한글화가 필요합니다.

이슈 내용

어떤 이슈인지 알려주세요.

비공식 한국어 PyTorch 튜토리얼 사이트(tutorials.pytorch.kr)의 다른 메뉴들에 대한 한글화가 필요합니다.
필요하다면 pytorch.kr 도메인을 붙여둔 PyTorchKR 저장소에 공식 홈페이지 저장소를 번역한 결과를 포함하도록 합니다.

추가 정보

다른 참고할 정보 또는 URL 등이 있다면 알려주세요.

공식 홈페이지 저장소에 한국어 번역에 대한 의견을 문의하였습니다. 답변이 달리면 참고하여 이후 진행 여부를 결정합니다.

단어 임베딩 튜토리얼 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/nlp/word_embeddings_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
4월 중

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#53 (v1.4)

메인 화면의 번역 개선

문서 URL

수정이 필요한 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/pytorch_with_examples.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/index.html

변경 사항

(1)어떤 단어 / 문장 / 내용이 (2)어떻게 변경되어야 한다고 생각하세요?
번역이 덜 된 부분을 추가 번역합니다. 이 때, #30 의 colab 튜토리얼 등을 포함할 수 있도록 URL에 주의합니다.

추가 정보

위와 같이 생각하신 이유 또는 다른 참고할 정보가 있다면 알려주세요.

recipes_source/recipes/saving_multiple_models_in_one_file 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/saving_multiple_models_in_one_file.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
6월 내

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#68 (v1.5)

beginner_source/dcgan_faces_tutorial.py 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/dcgan_faces_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

8월 중순에서 말까지 번역할 수 있을 것 같습니다.

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#68 (v1.5)

'(선택) PyTorch 모델을 ONNX로 변환하고 ONNX 런타임에서 실행하기'를 번역합니다

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/advanced/super_resolution_with_onnxruntime.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
2월 중

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#14 (v1.3)

1.5 튜토리얼 내용을 변경 / 반영합니다.

개요

• 공식 튜토리얼 중 pytorch/tutorials@f7d7360 를 참고하여 반영하였습니다.
• 1.5 버전이 되면 새롭게 레시피(recipes)가 추가되었습니다.
• 현재 메인 메뉴에서 바로 접근이 불가능한 튜토리얼은 이탤릭 으로 표시하였습니다.
• 1.4 버전의 이슈는 #53 에서 확인하실 수 있습니다.

초급 튜토리얼 (beginner)

• audio_preprocessing_tutorial.py
  • 재번역이 필요합니다. 기존 번역 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
• aws_distributed_training_tutorial.py
• chatbot_tutorial.py
• colab.rst
• data_loading_tutorial.py
• dcgan_faces_tutorial.py
• deep_learning_60min_blitz.rst
  • blitz/autograd_tutorial.py
  • blitz/cifar10_tutorial.py
  • blitz/data_parallel_tutorial.py
  • blitz/neural_networks_tutorial.py
  • blitz/tensor_tutorial.py
• deep_learning_nlp_tutorial.rst
  • nlp/advanced_tutorial.py
  • nlp/deep_learning_tutorial.py
  • nlp/pytorch_tutorial.py
  • nlp/sequence_models_tutorial.py
  • nlp/word_embeddings_tutorial.py
• deploy_seq2seq_hybrid_frontend_tutorial.py
• fgsm_tutorial.py
• former_torchies_tutorial.rst
  • former_torchies/autograd_tutorial_old.py
  • former_torchies/nnft_tutorial.py
  • former_torchies/parallelism_tutorial.py
  • former_torchies/tensor_tutorial_old.py
• hybrid_frontend_tutorial.rst
  • hybrid_frontend/learning_hybrid_frontend_through_example_tutorial.py
• Intro_to_TorchScript_tutorial.py
• nn_tutorial.py
• ptcheat.rst
• PyTorch Cheat.md
• pytorch_with_examples.rst
  • examples_autograd/tf_two_layer_net.py
  • examples_autograd/two_layer_net_autograd.py
  • examples_autograd/two_layer_net_custom_function.py
  • examples_nn/dynamic_net.py
  • examples_nn/two_layer_net_module.py
  • examples_nn/two_layer_net_nn.py
  • examples_nn/two_layer_net_optim.py
  • examples_tensor/two_layer_net_numpy.py
  • examples_tensor/two_layer_net_tensor.py
• saving_loading_models.py
• text_sentiment_ngrams_tutorial.py
• torchtext_translation_tutorial.py
• transfer_learning_tutorial.py
• transformer_tutorial.py

중급 튜토리얼 (intermediate)

• char_rnn_classification_tutorial.py
• char_rnn_generation_tutorial.py
• ddp_tutorial.rst
• dist_tuto.rst
• dynamic_quantization_bert_tutorial.rst
• flask_rest_api_tutorial.py
• memory_format_tutorial.py
• model_parallel_tutorial.py
• named_tensor_tutorial.py
• pruning_tutorial.py
• quantized_transfer_learning_tutorial.rst
• reinforcement_q_learning.py
• rpc_param_server_tutorial.rst
• rpc_tutorial.rst
• seq2seq_translation_tutorial.py
• spatial_transformer_tutorial.py
• tensorboard_tutorial.rst
• torchvision_tutorial.rst

고급 튜토리얼 (advanced)

• cpp_autograd.rst
• cpp_export.rst
• cpp_extension.rst
• cpp_frontend.rst
• dynamic_quantization_tutorial.py
• neural_style_tutorial.py
• numpy_extensions_tutorial.py
• ONNXLive.rst
• static_quantization_tutorial.py
• super_resolution_with_onnxruntime.py
• torch_script_custom_classes.rst
• torch_script_custom_ops.rst

레시피 (recipes)

• deployment_with_flask.rst
• torchscript_inference.rst
• recipes/Captum_Recipe.py
• recipes/custom_dataset_transforms_loader.py
• recipes/defining_a_neural_network.py
• recipes/dynamic_quantization.py
• recipes/loading_data_recipe.py
• recipes/save_load_across_devices.py
• recipes/saving_and_loading_a_general_checkpoint.py
• recipes/saving_and_loading_models_for_inference.py
• recipes/saving_multiple_models_in_one_file.py
• recipes/tensorboard_with_pytorch.py
• recipes/warmstarting_model_using_parameters_from_a_different_model.py
• recipes/what_is_state_dict.py
• recipes/zeroing_out_gradients.py

'torchtext와 함께하는 언어 번역(LANGUAGE TRANSLATION WITH TORCHTEXT)'을 번역합니다.

문서 URL

• URL: https://pytorch.org/tutorials/beginner/torchtext_translation_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

• 3월 말까지 가능합니다.

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#14 (v1.3)

recipes_source/recipes/saving_and_loading_models_for_inference.py 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/saving_and_loading_models_for_inference.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
6월 내

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#68 (v1.5)

용어집 개선 사항

이슈 내용

좀 전에 올라온 용어집에서 몇가지 단어에 관해 피드백 사항이 있습니다!

추가 정보

Production Use

• 운영환경에서 사용 > 상용 환경에서 사용

in-place

• 바꿔치기 > in-place / 제자리
  한글로 번역하면 혼란이 발생할 것 같습니다. 한글로 한다면 제자리가 좀더 본 의미에 가깝지 않을까 생각합니다.

shape

• 모양 > shape
  기존 사용자분들께서 파악하기 쉽고, 초보자 분들도 검색이 필요하더라도 "shape" 개념에 익숙해지시면 좋을것 같습니다 (기초 개념)

mean-squared error

• 최소제곱오차 > 평균제곱오차
  오타

Normalization

• 일반화 > 정규화
  위 normalizing에서는 정규화로 번역되어 있습니다

Batch Nomarlization > Normalization

• 오타

dist_tuto.rst 변경 내역을 반영하겠습니다.

문서 URL

#14 의 5번 dist_tuto.rst의 변경 내역을 반영하겠습니다.

• URL:intermediate_source/dist_tuto.rst

(대략적인) 예상 완료 일정

11월 말로 예상하고 있습니다.

Point-to-point communication을 점대점 통신으로 번역

문서 URL

수정이 필요한 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/pytorch_with_examples.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/dist_tuto.html

변경 사항

(1)어떤 단어 / 문장 / 내용이 (2)어떻게 변경되어야 한다고 생각하세요?
Point-to-point communication을 "지점대지점 간 통신" 대신 "점대점 통신"으로 번역하는 것을 제안합니다.

추가 정보

위와 같이 생각하신 이유 또는 다른 참고할 정보가 있다면 알려주세요.
http://ap2.khu.ac.kr/download/mpi_lec.pdf 또는 http://www.ktword.co.kr/word/abbr_view.php?m_temp1=3264 등의 자료 등을 참조한 결과 "점대점 통신"이 조금 더 자연스러운 것 같아 제안합니다 :)

코드 주석 번역

이슈 내용

코드 주석의 경우 번역이 되지 않은 것 같은데, 앞으로 번역되는 튜토리얼부터 함께 번역하는 것이 어떨까요? 예를 들어 https://tutorials.pytorch.kr/advanced/cpp_export.html#converting-to-torch-script-via-tracing의 경우처럼 주석("# An example input you would normally provide to your model's forward() method.")이 길 경우 코드예제를 이해하는데 조금이나마 도움이 될 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다.

추가 정보

다른 참고할 정보 또는 URL 등이 있다면 알려주세요.

과거 버전의 사이트들에 대해 신 버전으로의 링크를 추가합니다.

이슈 내용

어떤 이슈인지 알려주세요.

과거 버전의 튜토리얼(v0.3.1과 v0.4)의 공개된 사이트들에 대해서 신규 사용자 유입이 계속되고 있습니다.

해당 사이트들은 아카이브용으로 남겨둔 것으로, 최신 버전의 튜토리얼을 찾는 사용자들에게는 추가적인 안내가 필요합니다. (= 사이트 상단에 Outdate 안내 배너 등을 추가하도록 해야 합니다.)

추가 정보

다른 참고할 정보 또는 URL 등이 있다면 알려주세요.

'적대적 예제 생성(Adversarial Example Generation)'을 번역합니다.

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/fgsm_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
1월말

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#14 (v1.3)

'TensorBoard를 이용한 모델, 데이터 및 학습 시각화'를 번역합니다.

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/tensorboard_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

• 1월 내

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#14 (v1.3)

1.3 튜토리얼을 반영합니다.

이슈 내용

어떤 이슈인지 알려주세요.
공식 튜토리얼 사이트의 1.3 버전을 반영합니다.
이 때, 다음의 경우들이 있을 수 있습니다.

상황	처리 방법
기존에 없던 튜토리얼의 추가	신규 튜토리얼 추가
기존에 있던 튜토리얼의 삭제	기존 튜토리얼 삭제
기존에 있던 튜토리얼의 변경 (기존 번역이 있는 경우)	번역본 / 번역 버전의 원본 / 신규 버전 원본을 명시하여 이슈 생성 후 번역 진행
기존에 있던 튜토리얼의 변경 (기존 번역이 없는 경우)	기존 번역이 없는 경우, 해당 원문 반영

반영 완료 후, 반영한 버전의 원본 저장소의 Commit ID를 README.md와 Commit 메시지에 반영합니다.

추가 정보

다른 참고할 정보 또는 URL 등이 있다면 알려주세요.
Commit간 변경 사항 비교는 GitHub Commit Compare 기능을 이용합니다.

모든 번역 기여자를 더 잘 표시할 수 있도록 합니다.

이슈 내용

어떤 이슈인지 알려주세요.
하나의 문서에 2명 이상이 기여한 경우에 이를 잘 표현하기가 어렵습니다.
이를 위해 GitHub의 기여자들의 목록을 문서에 자동으로 포함시킬 수 있는 방법을 찾습니다.

추가 정보

다른 참고할 정보 또는 URL 등이 있다면 알려주세요.
Microsoft Docs를 참고하면, 다음과 같습니다.
공개된 문서 상단에 기여자들의 목록이 있으며, 이는 문서의 소스의 기여자와 일치합니다.

기여한 커밋 수 또는 반영된 코드양에 따라 노출 순서를 정하도록 합니다.

몇몇 Sphinx Extension들이 있으나 위와 같은 모양은 없어 추가 수정 또는 직접 개발이 필요할 수 있습니다.

recipes/what_is_state_dict.py 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/what_is_state_dict.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
8월 8일

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#90 (v1.6)

빌드 중 UnicodeDecodeError 발생

이슈 내용

어떤 이슈인지 알려주세요.
1.3 적용 빌드 테스트 중 아래와 같이 에러가 발생합니다.

• 실행 명령어: make html-noplot
• 에러 메시지: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb0 in position 28: invalid start byte

추가 정보

다른 참고할 정보 또는 URL 등이 있다면 알려주세요.

% make html-noplot
sphinx-build -D plot_gallery=0 -b html  "." "_build/html"
Running Sphinx v2.2.0
generating gallery...
generating gallery for beginner... [100%] chatbot_tutorial.py
generating gallery for beginner/blitz... [100%] cifar10_tutorial.py
generating gallery for beginner/examples_autograd... [100%] two_layer_net_custom_function.py
generating gallery for beginner/examples_nn... [100%] dynamic_net.py
generating gallery for beginner/examples_tensor... [100%] two_layer_net_tensor.py
generating gallery for beginner/former_torchies... [100%] nnft_tutorial.py
generating gallery for beginner/hybrid_frontend... [100%] learning_hybrid_frontend_through_example_tutorial.py
generating gallery for beginner/nlp... [100%] advanced_tutorial.py

Encoding error:
'utf-8' codec can't decode byte 0xb0 in position 28: invalid start byte
The full traceback has been saved in /var/folders/kp/_qbszgp56n1_03yd1627gyfm0000gn/T/sphinx-err-75nyo01t.log, if you want to report the issue to the developers.

Log 내용은 아래와 같습니다.

% cat /var/folders/kp/_qbszgp56n1_03yd1627gyfm0000gn/T/sphinx-err-75nyo01t.log                                                                                                                                 <master ✗>
# Sphinx version: 2.2.0
# Python version: 3.6.0 (CPython)
# Docutils version: 0.15.2 release
# Jinja2 version: 2.10.3
# Last messages:

# Loaded extensions:
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/envs/venv/lib/python3.6/site-packages/sphinx/cmd/build.py", line 275, in build_main
    args.tags, args.verbosity, args.jobs, args.keep_going)
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/envs/venv/lib/python3.6/site-packages/sphinx/application.py", line 269, in __init__
    self._init_builder()
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/envs/venv/lib/python3.6/site-packages/sphinx/application.py", line 330, in _init_builder
    self.events.emit('builder-inited')
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/envs/venv/lib/python3.6/site-packages/sphinx/events.py", line 103, in emit
    results.append(callback(self.app, *args))
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/envs/venv/lib/python3.6/site-packages/sphinx_gallery/gen_gallery.py", line 267, in generate_gallery_rst
    examples_dir, gallery_dir, gallery_conf, seen_backrefs)
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/envs/venv/lib/python3.6/site-packages/sphinx_gallery/gen_rst.py", line 318, in generate_dir_rst
    listdir, key=gallery_conf['within_subsection_order'](src_dir))
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/envs/venv/lib/python3.6/site-packages/sphinx_gallery/sorting.py", line 78, in __call__
    file_conf, script_blocks = split_code_and_text_blocks(src_file)
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/envs/venv/lib/python3.6/site-packages/sphinx_gallery/py_source_parser.py", line 175, in split_code_and_text_blocks
    source_file)
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/envs/venv/lib/python3.6/site-packages/sphinx_gallery/py_source_parser.py", line 90, in _get_docstring_and_rest
    node, content = parse_source_file(filename)
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/envs/venv/lib/python3.6/site-packages/sphinx_gallery/py_source_parser.py", line 60, in parse_source_file
    content = fid.read()
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/lib/python3.6/codecs.py", line 698, in read
    return self.reader.read(size)
  File "/Users/reserve/.pyenv/versions/3.6.0/lib/python3.6/codecs.py", line 501, in read
    newchars, decodedbytes = self.decode(data, self.errors)
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb0 in position 28: invalid start byte

recipes/loading_data_recipe.py 번역

문서 URL

URL: https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/loading_data_recipe.html

(대략적인) 예상 완료 일정

8/9 일요일

관련 이슈

#90 (v1.6)

파이토치를 이용한 뉴럴 변환(NEURAL TRANSFER USING PYTORCH) 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL:

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#14 (v1.3)

'PyTorch C++ 프론트엔드(frontend) 사용하기'를 번역합니다.

문서 URL

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• URL: https://tutorials.pytorch.kr/advanced/cpp_frontend.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
2월 중

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#14 (v1.3)

v1.4 수정사항 반영하여 진행하도록 하겠습니다.

'Colab에서 Google Drive의 튜토리얼 데이터 사용하기'를 번역합니다.

문서 URL

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• URL: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/colab.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

• 1월 내

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#14 (v1.3)

'Flask를 이용하여 Python에서 PyTorch를 REST API로 배포하기'를 번역합니다.

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/flask_rest_api_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

• 1월 내

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#14 (v1.3)

recipes/defining_a_neural_network.py 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/defining_a_neural_network.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

8월 8일 토요일

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#90 (v1.6)

DATA LOADING AND PROCESSING TUTORIAL 번역 진행

문서 URL

다음 문서에 대해 번역을 진행하려 합니다.
https://tutorials.pytorch.kr/beginner/data_loading_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

12월 초로 예상하고 있습니다.

첫 번역이라 미숙한 점 양해 부탁드립니다.
혹시 번역이 이미 진행중이라면 알려주세요.

1.4 튜토리얼 내용을 변경 / 반영합니다.

개요

• 공식 튜토리얼 중 pytorch/tutorials@7ba6693 를 참고하여 반영하였습니다.
• 1.3 때(#12)와 다르게, 각 튜토리얼들은 초/중/고급(beginner / intermediate / advanced)으로 나누어 정리하고
  체크박스를 사용하여 번역 여부를 표시합니다.
• 현재 메인 메뉴에서 바로 접근이 불가능한 튜토리얼은 이탤릭 으로 표시하였습니다.

초급 튜토리얼 (beginner)

• audio_preprocessing_tutorial.py
  • 재번역이 필요합니다. 기존 번역 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
• aws_distributed_training_tutorial.py
• chatbot_tutorial.py
• colab.rst
• data_loading_tutorial.py
• dcgan_faces_tutorial.py
• deep_learning_60min_blitz.rst
  • blitz/autograd_tutorial.py
  • blitz/cifar10_tutorial.py
  • blitz/data_parallel_tutorial.py
  • blitz/neural_networks_tutorial.py
  • blitz/tensor_tutorial.py
• deep_learning_nlp_tutorial.rst
  • nlp/advanced_tutorial.py
  • nlp/deep_learning_tutorial.py
  • nlp/pytorch_tutorial.py
  • nlp/sequence_models_tutorial.py
  • nlp/word_embeddings_tutorial.py
• deploy_seq2seq_hybrid_frontend_tutorial.py
• fgsm_tutorial.py
• former_torchies_tutorial.rst
  • former_torchies/autograd_tutorial_old.py
  • former_torchies/nnft_tutorial.py
  • former_torchies/parallelism_tutorial.py
  • former_torchies/tensor_tutorial_old.py
• hybrid_frontend_tutorial.rst
  • hybrid_frontend/learning_hybrid_frontend_through_example_tutorial.py
• Intro_to_TorchScript_tutorial.py
• nn_tutorial.py
• ptcheat.rst
• PyTorch Cheat.md
• pytorch_with_examples.rst
  • examples_autograd/tf_two_layer_net.py
  • examples_autograd/two_layer_net_autograd.py
  • examples_autograd/two_layer_net_custom_function.py
  • examples_nn/dynamic_net.py
  • examples_nn/two_layer_net_module.py
  • examples_nn/two_layer_net_nn.py
  • examples_nn/two_layer_net_optim.py
  • examples_tensor/two_layer_net_numpy.py
  • examples_tensor/two_layer_net_tensor.py
• saving_loading_models.py
• text_sentiment_ngrams_tutorial.py
• torchtext_translation_tutorial.py
• transfer_learning_tutorial.py
• transformer_tutorial.py

중급 튜토리얼 (intermediate)

• char_rnn_classification_tutorial.py
• char_rnn_generation_tutorial.py
• ddp_tutorial.rst
• dist_tuto.rst
• dynamic_quantization_bert_tutorial.rst
• flask_rest_api_tutorial.py
• model_parallel_tutorial.py
• named_tensor_tutorial.py
• pruning_tutorial.py
• quantized_transfer_learning_tutorial.rst
• reinforcement_q_learning.py
• rpc_tutorial.rst
• seq2seq_translation_tutorial.py
• spatial_transformer_tutorial.py
• tensorboard_tutorial.rst
• torchvision_tutorial.rst

고급 튜토리얼 (advanced)

• cpp_export.rst
• cpp_extension.rst
• cpp_frontend.rst
• dynamic_quantization_tutorial.py
• neural_style_tutorial.py
• numpy_extensions_tutorial.py
• ONNXLive.rst
• static_quantization_tutorial.py
• super_resolution_with_onnxruntime.py
• torch_script_custom_classes.rst
• torch_script_custom_ops.rst

오탈자 및 수정 제안

문서 URL

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html

변경 사항

(1) 신경망의 가중치를 갱신합니다. 일반적으로 다음과 같은 간단한 규칙을 사용합니다: 가중치(wiehgt) = 가중치(weight) - 학습율(learning rate) * 변화도(gradient)
(2) 신경망의 가중치를 갱신합니다. 일반적으로 다음과 같은 간단한 규칙을 사용합니다: 새로운 가중치(weight) = 기존 가중치(weight) - 학습율(learning rate) * 변화도(gradient)

---

If you have a single sample, just use input.unsqueeze(0) to add a fake batch dimension.
(1) 만약 하나의 샘플만 있다면, input.unsqueeze(0) 을 사용해서 가짜 차원을 추가합니다.
(2) 만약 하나의 샘플만 있다면, input.unsqueeze(0) 을 사용해서 가상의 차원을 추가합니다.

추가 정보

1. 설명을 돕기 위해 "새로운", "기존"을 추가하면 좋을 것 같다고 생각했습니다. 1번 오탈자 및 공식은 해당 문서에 2번 나와서, 두 경우 모두 수정이 필요합니다.
2. 원문이 "fake"이긴 하나 "가짜 차원" 이라는 말이 어색하게 여겨져 수정을 제안합니다.

+ 해당 문서 내 코드의 주석 번역이 필요합니다.

recipes/tensorboard_with_pytorch.py 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/tensorboard_with_pytorch.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
8월 8일

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#90 (v1.6)

1.6 튜토리얼 내용을 변경 / 반영합니다.

개요

• 공식 튜토리얼 중 pytorch/tutorials@bc9cac0 를 참고하여 반영하였습니다.
• 1.6 버전이 되면 새롭게 프로토타입(prototypes)이 추가되었습니다.
• 현재 메인 메뉴에서 바로 접근이 불가능한 튜토리얼은 이탤릭 으로 표시하였습니다.
• 1.5 버전의 이슈는 #68 에서 확인하실 수 있습니다.
• 아래 내용은 수동으로 관리하여 최신 상태를 반영하고 있지 않거나, 잘못될 수 있습니다. 고쳐야 할 내용을 발견하시면 덧글로 알려주세요!

초급 튜토리얼 (beginner)

• audio_preprocessing_tutorial.py
  • 재번역이 필요합니다. 기존 번역 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
• aws_distributed_training_tutorial.py
• chatbot_tutorial.py
• colab.rst
• data_loading_tutorial.py
• dcgan_faces_tutorial.py
• deep_learning_60min_blitz.rst
  • blitz/autograd_tutorial.py
  • blitz/cifar10_tutorial.py
  • blitz/data_parallel_tutorial.py
  • blitz/neural_networks_tutorial.py
  • blitz/tensor_tutorial.py
• deep_learning_nlp_tutorial.rst
  • nlp/advanced_tutorial.py
  • nlp/deep_learning_tutorial.py
  • nlp/pytorch_tutorial.py
  • nlp/sequence_models_tutorial.py
  • nlp/word_embeddings_tutorial.py
• deploy_seq2seq_hybrid_frontend_tutorial.py
• dist_overview.rst
• fgsm_tutorial.py
• former_torchies_tutorial.rst
  • former_torchies/autograd_tutorial_old.py
  • former_torchies/nnft_tutorial.py
  • former_torchies/parallelism_tutorial.py
  • former_torchies/tensor_tutorial_old.py
• hybrid_frontend_tutorial.rst
  • hybrid_frontend/learning_hybrid_frontend_through_example_tutorial.py
• Intro_to_TorchScript_tutorial.py
• nn_tutorial.py
• ptcheat.rst
• PyTorch Cheat.md
• pytorch_with_examples.rst
  • examples_autograd/tf_two_layer_net.py
  • examples_autograd/two_layer_net_autograd.py
  • examples_autograd/two_layer_net_custom_function.py
  • examples_nn/dynamic_net.py
  • examples_nn/two_layer_net_module.py
  • examples_nn/two_layer_net_nn.py
  • examples_nn/two_layer_net_optim.py
  • examples_tensor/two_layer_net_numpy.py
  • examples_tensor/two_layer_net_tensor.py
• saving_loading_models.py
• text_sentiment_ngrams_tutorial.py
• torchtext_translation_tutorial.py
• transfer_learning_tutorial.py
• transformer_tutorial.py

중급 튜토리얼 (intermediate)

• char_rnn_classification_tutorial.py
• dist_pipeline_parallel_tutorial.rst
• char_rnn_generation_tutorial.py
• ddp_tutorial.rst
• dist_pipeline_parallel_tutorial.rst
• dist_tuto.rst
• dynamic_quantization_bert_tutorial.rst
• flask_rest_api_tutorial.py
• memory_format_tutorial.py
• model_parallel_tutorial.py
• named_tensor_tutorial.py
• pruning_tutorial.py
• quantized_transfer_learning_tutorial.rst
• reinforcement_q_learning.py
• rpc_async_execution.rst
• rpc_param_server_tutorial.rst
• rpc_tutorial.rst
• seq2seq_translation_tutorial.py
• spatial_transformer_tutorial.py
• tensorboard_tutorial.rst
• torchvision_tutorial.rst

고급 튜토리얼 (advanced)

• cpp_autograd.rst
• cpp_export.rst
• cpp_extension.rst
• cpp_frontend.rst
• dispatcher.rst
• dynamic_quantization_tutorial.py
• neural_style_tutorial.py
• numpy_extensions_tutorial.py
• ONNXLive.rst
• rpc_ddp_tutorial.rst
• static_quantization_tutorial.py
• super_resolution_with_onnxruntime.py
• torch_script_custom_classes.rst
• torch_script_custom_ops.rst
• torch-script-parallelism.rst

레시피 (recipes)

• android_native_app_with_custom_op.rst
• deployment_with_flask.rst
• mobile_perf.rst
• torchscript_inference.rst
• recipes/Captum_Recipe.py
• recipes/custom_dataset_transforms_loader.py
• recipes/defining_a_neural_network.py
• recipes/dynamic_quantization.py
• recipes/loading_data_recipe.py
• recipes/profiler.py
• recipes/save_load_across_devices.py
• recipes/saving_and_loading_a_general_checkpoint.py
• recipes/saving_and_loading_models_for_inference.py
• recipes/saving_multiple_models_in_one_file.py
• recipes/tensorboard_with_pytorch.py
• recipes/warmstarting_model_using_parameters_from_a_different_model.py
• recipes/what_is_state_dict.py
• recipes/zeroing_out_gradients.py

프로토타입 (prototype)

• distributed_rpc_profiling.rst
• graph_mode_dynamic_bert_tutorial.rst
• graph_mode_static_quantization_tutorial.py
• numeric_suite_tutorial.py
• README.md
• README.txt
• torchscript_freezing.py

text_sentiment_ngrams_tutorial.py 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://github.com/9bow/PyTorch-tutorials-kr/blob/master/beginner_source/text_sentiment_ngrams_tutorial.py

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

• 1달 내

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#53 (v1.4)

Intro_to_TorchScript_tutorial.py를 번역하겠습니다.

문서 URL

#14의 3번 Intro_to_TorchScript_tutorial.py를 번역하겠습니다.

• URL:https://pytorch.org/tutorials/beginner/Intro_to_TorchScript_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

12월 초로 예상하고 있습니다.

용어집을 공유합니다.

이슈 내용

내부적으로 관리하던 용어집을 공유합니다.

추가 정보

reinforcement_q_learning 1.3 반영 및 일부 내용 수정

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/reinforcement_q_learning.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

12월 중순

추가 정보

#9 와 관련있습니다.

chatbot_tutorial.py 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://github.com/9bow/PyTorch-tutorials-kr/blob/master/beginner_source/chatbot_tutorial.py

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

• 3월 말

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#53 (v1.4)

1.6 버전을 반영해야 합니다.

이슈 내용

어떤 이슈인지 알려주세요.
PyTorch 1.6가 릴리즈되며 튜토리얼에도 변화가 있습니다.
(현재 열려있는 PR들의 완료 및) PyTorch 1.6 튜토리얼을 반영해야 합니다.

추가 정보

다른 참고할 정보 또는 URL 등이 있다면 알려주세요.
https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.6.0
https://github.com/pytorch/tutorials/commits/master

SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/transformer_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

4월 중 완료 예상

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#53 (v1.4)

recipes_source/recipes/saving_and_loading_a_general_checkpoint 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/saving_and_loading_a_general_checkpoint.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
6월 내

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#68 (v1.5)

recipes/custom_dataset_transforms_loader.py 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/custom_dataset_transforms_loader.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
8월 8일

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#90 (v1.6)

'TorchScript 모델을 C++에서 로딩하기'를 번역합니다.

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/advanced/cpp_export.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

• 2월 중

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#14 (v1.3)

'TorchScript를 커스텀 C++ 연산자를 사용할 수 있게 확장하기'를 번역합니다

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/advanced/torch_script_custom_ops.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
2월 중

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#14 (v1.3)

WHAT IS TORCH.NN REALLY? 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/nn_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
6월 중순 -> 7월 4째주 (지연)

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#53 (v1.4)

beginner/blitz/data_parallel_tutorial.py 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL:
  https://tutorials.pytorch.kr/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
8월 8일

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#90 (v1.6)

recipes_source/deployment_with_flask.rst 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/recipes/deployment_with_flask.html

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)
6월 내

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#68 (v1.5)

beginner_source/deep_learning_nlp_tutorial 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://github.com/9bow/PyTorch-tutorials-kr/blob/master/beginner_source/deep_learning_nlp_tutorial.rst

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

4월초
(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#53 (v1.4)

intermediate_source/pruning_tutorial 번역

문서 URL

번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html)

• URL: https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/pruning_tutorial.html?highlight=compression#

(대략적인) 예상 완료 일정

예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)

(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)

8월 중순-말까지 번역할 수 있을 것 같습니다.

관련 이슈

현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다.

(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)
#68 (v1.5)

1.3 튜토리얼 내용을 변경 / 반영합니다.

아래와 같이 1.3 튜토리얼의 내용을 반영하였습니다. (#12)
튜토리얼 문서 파일을 기준으로 변경된 내역들은 아래와 같습니다.

1. 1.3에서 추가된 튜토리얼 목록

• beginner_source/torchtext_translation_tutorial.py (#48, #51)
• beginner_source/transformer_tutorial.py
• intermediate_source/named_tensor_tutorial.py
• intermediate_source/flask_rest_api_tutorial.py (#27, #28)
• advanced_source/dynamic_quantization_tutorial.py
• advanced_source/static_quantization_tutorial.py

2. 1.3에서 삭제된 튜토리얼 목록

• beginner_source/finetuning_torchvision_models_tutorial.py

3. 변경된 미번역 튜토리얼 목록

• beginner_source/Intro_to_TorchScript_tutorial.py (#19, #20)
• beginner_source/aws_distributed_training_tutorial.py
• beginner_source/chatbot_tutorial.py
• beginner_source/dcgan_faces_tutorial.py
• beginner_source/text_sentiment_ngrams_tutorial.py
• intermediate_source/ddp_tutorial.rst
• intermediate_source/model_parallel_tutorial.py
• intermediate_source/tensorboard_tutorial.rst
• advanced_source/cpp_export.rst (#34, #36)
• advanced_source/cpp_extension.rst
• advanced_source/cpp_frontend.rst
• advanced_source/super_resolution_with_onnxruntime.py (#39, #40)

4. 변경된 번역 튜토리얼 중, 1.3까지의 변경 내역 반영이 완료된 튜토리얼 목록

• beginner_source/audio_preprocessing_tutorial.py
• beginner_source/blitz/cifar10_tutorial.py
• beginner_source/blitz/tensor_tutorial.py
• beginner_source/data_loading_tutorial.py
• beginner_source/deep_learning_60min_blitz.rst
• beginner_source/examples_autograd/tf_two_layer_net.py
• beginner_source/examples_autograd/two_layer_net_autograd.py
• beginner_source/examples_autograd/two_layer_net_custom_function.py
• beginner_source/examples_nn/dynamic_net.py
• beginner_source/examples_nn/two_layer_net_module.py
• beginner_source/examples_nn/two_layer_net_nn.py
• beginner_source/examples_nn/two_layer_net_optim.py
• beginner_source/examples_tensor/two_layer_net_tensor.py
• beginner_source/pytorch_with_examples.rst
• beginner_source/transfer_learning_tutorial.py
• intermediate_source/char_rnn_classification_tutorial.py
• intermediate_source/char_rnn_generation_tutorial.py
• intermediate_source/seq2seq_translation_tutorial.py

5. 변경된 번역 튜토리얼 중, 1.3까지의 변경 내역 반영이 아직 완료되지 않은 튜토리얼 목록

• intermediate_source/dist_tuto.rst (#15, #21)
• intermediate_source/spatial_transformer_tutorial.py
• advanced_source/neural_style_tutorial.py

(참고: 번역 튜토리얼의 번역은 0.4 버전 기준으로 진행되었으며, 현재 번역 저장소에는 1.3 기준 원문이 존재합니다.)