advanced/torch-script-parallelism.rst 번역 #386
Merged
Conversation
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
puhuk
reviewed
Nov 29, 2021
| # Batch size (B) | ||
| # Hidden size/number of "channels" (C) | ||
| # RNN 용어에서는 우리가 관심 갖는 차원들을 아래와 같이 부릅니다: | ||
| # 시간 단계의 # (T) |
There was a problem hiding this comment.
아래 제안드립니다.
시간 단계의 # -> 단위시간의 갯수
| # Forward layer - fork() so this can run in parallel to the backward | ||
| # layer | ||
|
|
||
| # Forward 계층 - fork() 이므로 이는 backward 계층과 병렬로 실행될 수 있습니다. |
There was a problem hiding this comment.
아래 제안드립니다.
‘Backward 계층과 병렬로 실행시키기 위해 forward layer를 fork()를 한다’
|
외래어 표기법에 따라 method를 메소드가 아니라 메서드로 번역하면 어떨까 싶은데요, 저장소를 검색해 보니 현재는 혼용되고 있는 듯 합니다. 용어 통일에 대해 한 번 고민해보면 어떨지 제안드립니다. (여기에 남기는 게 좀 어색하지만..) |
|
method는 TTA규정에서는 메소드, 외래어 표기법에서는 메서드로 되어있습니다 |
|
아.. 제가 미처 규칙 확인을 못 했습니다. 댓글 달고 찾아보고 있었는데 어디에 있는지 헷갈렸네요. 확인 감사합니다! |
hyoyoung
requested changes
Nov 30, 2021
| @@ -25,37 +25,37 @@ A good way to demonstrate how these work is by way of an example: | |||
|
|
|||
| @torch.jit.script | |||
| def example(x): | |||
| # Call `foo` using parallelism: | |||
| # First, we "fork" off a task. This task will run `foo` with argument `x` | |||
| # 병렬로 `foo` 를 호출합니다: | |||
There was a problem hiding this comment.
여기서 parallelism은 아래 문단의 normally는 비교되는 단어 선택인듯 합니다
아래에서는 일반적으로 호출한다고 되어있으니
여기서는 병렬적으로 호출한다고 변경하는게 어떨까요?
| These constructs can be used to overlap the execution of statements within a | ||
| function (shown in the worked example section) or be composed with other language | ||
| constructs like loops: | ||
| 이러한 구조는 함수 내에서 명령문 실행을 오버랩하거나 |
| code: we can also run the models contained in ``LSTMEnsemble`` in parallel with | ||
| each other. The way to do that is simple enough, this is how we should change | ||
| the ``forward`` method of ``LSTMEnsemble``: | ||
| 당신은 이 코드에 더 많은 병렬화 기회가 있다는 것을 눈치챘을지도 모릅니다: |
| results : List[torch.Tensor] = [] | ||
| for future in futures: | ||
| results.append(torch.jit.wait(future)) | ||
|
|
||
| return torch.stack(results).sum(dim=0) | ||
|
|
||
| Or, if you value brevity, we can use list comprehensions: | ||
| 또는, 만약 당신이 간결함을 중요하게 생각한다면 리스트 컴프리헨션(list comprehension)을 사용할 수 있습니다. |
| Like described in the intro, we've used loops to fork off tasks for each of the | ||
| models in our ensemble. We've then used another loop to wait for all of the | ||
| tasks to be completed. This provides even more overlap of computation. | ||
| 인트로에서 설명했듯이, 우리는 루프를 사용해 앙상블의 각 모델들에 대한 작업을 나눴습니다. |
|
Comment 주신 부분들을 모두 반영했습니다. |
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.
This suggestion is invalid because no changes were made to the code.
Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.
Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.
Only one suggestion per line can be applied in a batch.
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.
Applying suggestions on deleted lines is not supported.
You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.
Outdated suggestions cannot be applied.
This suggestion has been applied or marked resolved.
Suggestions cannot be applied from pending reviews.
Suggestions cannot be applied on multi-line comments.
Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.
Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
라이선스 동의
변경해주시는 내용에 BSD 3항 라이선스가 적용됨을 동의해주셔야 합니다.
더 자세한 내용은 기여하기 문서를 참고해주세요.
동의하시면 아래
[ ]를[x]로 만들어주세요.관련 이슈 번호
이 Pull Request와 관련있는 이슈 번호를 적어주세요.
이슈 또는 PR 번호 앞에 #을 붙이시면 제목을 바로 확인하실 수 있습니다. (예. #999 )
PR 종류
이 PR에 해당되는 종류 앞의
[ ]을[x]로 변경해주세요.PR 설명
이 PR로 무엇이 달라지는지 대략적으로 알려주세요.
#194 에서 나온 comment들을 모두 update하고 좀 더 자연스럽게 의역을 해보았습니다.