From 39a5f1081b9c32796b984c2f5e2f0db752cc22ac Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Joeun Park Date: Tue, 4 Apr 2023 19:33:51 +0900 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=EB=AC=B8=EC=84=9C=20=EC=98=A4=ED=83=80=20?= =?UTF-8?q?=EC=88=98=EC=A0=95(#649)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- beginner_source/basics/tensorqs_tutorial.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/beginner_source/basics/tensorqs_tutorial.py b/beginner_source/basics/tensorqs_tutorial.py index a810d6fa3..9dff0dfe4 100644 --- a/beginner_source/basics/tensorqs_tutorial.py +++ b/beginner_source/basics/tensorqs_tutorial.py @@ -16,7 +16,7 @@ PyTorch에서는 텐서를 사용하여 모델의 입력(input)과 출력(output), 그리고 모델의 매개변수들을 부호화(encode)합니다. 텐서는 GPU나 다른 하드웨어 가속기에서 실행할 수 있다는 점만 제외하면 `NumPy `_ 의 ndarray와 유사합니다. -실제로 텐서와 NumPy 배열(array)은 종종 동일한 내부(underly) 메모리를 공유할 수 있어 데이터를 복수할 필요가 없습니다. (:ref:`bridge-to-np-label` 참고) +실제로 텐서와 NumPy 배열(array)은 종종 동일한 내부(underly) 메모리를 공유할 수 있어 데이터를 복사할 필요가 없습니다. (:ref:`bridge-to-np-label` 참고) 텐서는 또한 (`Autograd `__ 장에서 살펴볼) 자동 미분(automatic differentiation)에 최적화되어 있습니다. ndarray에 익숙하다면 Tensor API를 바로 사용할 수 있을 것입니다. 아니라면, 아래 내용을 함께 보시죠! """