apply v1.9, pytorch/tutorials@24ad87f (#221)

PyTorchKorea · Jun 27, 2021 · d1dadbf · d1dadbf
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diff --git a/.github/ISSUE_TEMPLATE/0_FIX_REQUEST.md b/.github/ISSUE_TEMPLATE/0_FIX_REQUEST.md
@@ -4,7 +4,7 @@ about: 번역된 문서에 수정/변경이 필요하다고 생각하실 때
 ---
 
 ## 문서 URL
-_수정이 필요한 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/pytorch_with_examples.html)_
+_수정이 필요한 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/basics/intro.html)_
 - **URL**:
 
 ## 변경 사항

diff --git a/.github/ISSUE_TEMPLATE/1_TRANSLATE_REQUEST.md b/.github/ISSUE_TEMPLATE/1_TRANSLATE_REQUEST.md
@@ -10,8 +10,9 @@ _번역을 하실 / 요청하실 URL을 남겨주세요. (예. https://tutorials
 ## (대략적인) 예상 완료 일정
 _예상하시는 완료 일정이 있으시다면 알려주세요. (예. 1달 내, 12월 중 등)_<br />
 _(반드시 지키셔야 하는 일정이 아닙니다 - 일정이 너무 늦어질 경우 다른 번역자를 위해 남겨주세요.)_
+* 예상 완료 일정:
 
 ## 관련 이슈
 _현재 번역 요청 / 진행 내역을 보기 위해 각 버전의 메인 이슈를 참조합니다._ <br />
-_(특별한 일이 없다면 수정하지 않으셔도 됩니다.)_
-#210 (v1.8)
+_(특별한 일이 없다면 변경하지 않으셔도 됩니다.)_
+* 관련 이슈: #221 (v1.9)
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 PyTorch에서 제공하는 튜토리얼의 한국어 번역을 위한 저장소입니다.\
 번역의 결과물은 [https://tutorials.pytorch.kr](https://tutorials.pytorch.kr)에서 확인하실 수 있습니다. (번역을 진행하며 **불규칙적으로** 업데이트합니다.)\
-현재 번역 진행 중인 내용은 [#210 이슈](https://github.com/9bow/PyTorch-tutorials-kr/issues/210)를 참고해주세요.
+현재 번역 진행 중인 내용은 [#221 이슈](https://github.com/9bow/PyTorch-tutorials-kr/issues/221)를 참고해주세요.
 
 ## 기여하기
 
@@ -22,7 +22,7 @@ PyTorch에서 제공하는 튜토리얼의 한국어 번역을 위한 저장소
 
 ## 원문
 
-현재 PyTorch v1.8.1 튜토리얼 번역이 진행 중입니다. ([pytorch/tutorials@e0938fb](https://github.com/pytorch/tutorials/commit/e0938fbd1faca724ee0448f6553f606c68b099e3) 기준)
+현재 PyTorch v1.9 튜토리얼 번역이 진행 중입니다. ([pytorch/tutorials@24ad87f](https://github.com/pytorch/tutorials/commit/24ad87fdb9e5cd73ed8a27eed1efed6c4a7a1bb5) 기준)
 
 최신 버전의 튜토리얼(공식, 영어)은 [PyTorch tutorials 사이트](https://pytorch.org/tutorials) 및 [PyTorch tutorials 저장소](https://github.com/pytorch/tutorials)를 참고해주세요.
 
@@ -46,5 +46,5 @@ v1.0 이후 번역은 별도 저장소로 관리하지 않습니다. [이 저장
   | 0.3.1  | [PyTorch-tutorials-kr-0.3.1](https://9bow.github.io/PyTorch-tutorials-kr-0.3.1) | [GitHub 저장소](https://github.com/9bow/PyTorch-tutorials-kr-0.3.1) |
 
 ---
-This is a project to translate [pytorch/tutorials@e0938fb](https://github.com/pytorch/tutorials/commit/e0938fbd1faca724ee0448f6553f606c68b099e3) into Korean.
+This is a project to translate [pytorch/tutorials@24ad87f](https://github.com/pytorch/tutorials/commit/24ad87fdb9e5cd73ed8a27eed1efed6c4a7a1bb5) into Korean.
 For the latest version, please visit to the [official PyTorch tutorials repo](https://github.com/pytorch/tutorials).
diff --git a/_static/images/microsoft-logo.svg b/_static/images/microsoft-logo.svg
diff --git a/_static/img/perf_viz.png b/_static/img/perf_viz.png
diff --git a/_static/img/profiler_callstack.png b/_static/img/profiler_callstack.png
diff --git a/_static/img/profiler_distributed_view.png b/_static/img/profiler_distributed_view.png
diff --git a/_static/img/profiler_kernel_view.png b/_static/img/profiler_kernel_view.png
diff --git a/_static/img/profiler_memory_view.png b/_static/img/profiler_memory_view.png
diff --git a/_static/img/profiler_operator_view.png b/_static/img/profiler_operator_view.png
diff --git a/_static/img/profiler_overview1.png b/_static/img/profiler_overview1.png
diff --git a/_static/img/profiler_overview2.png b/_static/img/profiler_overview2.png
diff --git a/_static/img/profiler_trace_view1.png b/_static/img/profiler_trace_view1.png
diff --git a/_static/img/profiler_trace_view2.png b/_static/img/profiler_trace_view2.png
diff --git a/_static/img/profiler_views_list.png b/_static/img/profiler_views_list.png
diff --git a/_static/img/profiler_vscode.png b/_static/img/profiler_vscode.png
diff --git a/_static/img/tensorboard_pr_curves.png b/_static/img/tensorboard_pr_curves.png
diff --git a/_static/img/thumbnails/cropped/parametrizations.png b/_static/img/thumbnails/cropped/parametrizations.png
diff --git a/_static/img/trace_img.png b/_static/img/trace_img.png
diff --git a/_templates/layout.html b/_templates/layout.html
@@ -2,6 +2,44 @@
 
 {% block footer %}
 {{ super() }}
+
+<script>
+//add microsoft link
+
+if(window.location.href.indexOf("/beginner/basics/")!= -1)
+{
+  var url="https://docs.microsoft.com/learn/paths/pytorch-fundamentals/?wt.mc_id=aiml-7486-cxa";
+  switch(window.location.pathname.split("/").pop().replace('.html',''))
+  {
+    case"quickstart_tutorial":
+      url="https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-machine-learning-pytorch/9-quickstart?WT.mc_id=aiml-7486-cxa";
+      break;
+    case"tensorqs_tutorial":
+      url="https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-machine-learning-pytorch/2-tensors?WT.mc_id=aiml-7486-cxa";
+      break;
+    case"data_tutorial":
+      url="https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-machine-learning-pytorch/3-data?WT.mc_id=aiml-7486-cxa";
+      break;
+    case"transforms_tutorial":
+      url="https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-machine-learning-pytorch/4-transforms?WT.mc_id=aiml-7486-cxa";
+      break;
+    case"buildmodel_tutorial":
+      url="https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-machine-learning-pytorch/5-model?WT.mc_id=aiml-7486-cxa";
+      break;
+    case"autogradqs_tutorial":
+      url="https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-machine-learning-pytorch/6-autograd?WT.mc_id=aiml-7486-cxa";
+      break;
+    case"optimization_tutorial":
+      url="https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-machine-learning-pytorch/7-optimization?WT.mc_id=aiml-7486-cxa";
+      break;
+    case"saveloadrun_tutorial":
+      url="https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-machine-learning-pytorch/8-inference?WT.mc_id=aiml-7486-cxa";
+    }
+
+    $(".pytorch-call-to-action-links").children().first().before("<a href="+url+' data-behavior="call-to-action-event" data-response="Run in Microsoft Learn" target="_blank"><div id="microsoft-learn-link" style="padding-bottom: 0.625rem;border-bottom: 1px solid #f3f4f7;padding-right: 2.5rem;display: -webkit-box;  display: -ms-flexbox; isplay: flex; -webkit-box-align: center;-ms-flex-align: center;align-items: center;"><img class="call-to-action-img" src="../../_static/images/microsoft-logo.svg"/><div class="call-to-action-desktop-view">Run in Microsoft Learn</div><div class="call-to-action-mobile-view">Learn</div></div></a>')
+  }
+</script>
+
 <script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-71919972-3"></script>
 <script>
   window.dataLayer = window.dataLayer || [];
@@ -42,7 +80,7 @@
 </script>
 
 <script type="text/javascript">
-  var collapsedSections = ['PyTorch Recipes', 'Image and Video', 'Audio', 'Text', 'Reinforcement Learning', 'Deploying PyTorch Models in Production', 'Code Transforms with FX', 'Frontend APIs', 'Extending PyTorch', 'Model Optimization', 'Parallel and Distributed Training', 'Mobile'];
+  var collapsedSections = ['파이토치(PyTorch) 레시피', '파이토치(PyTorch) 배우기', '이미지/비디오', '오디오', '텍스트', '강화학습', 'PyTorch 모델을 프로덕션 환경에 배포하기', 'Code Transforms with FX', '프론트엔드 API', 'PyTorch 확장하기', '모델 최적화', '병렬 및 분산 학습', 'Mobile'];
 </script>
 
 {% endblock %}
diff --git a/advanced_source/cpp_export.rst b/advanced_source/cpp_export.rst
@@ -106,6 +106,7 @@ TorchScript로 바로 작성하는 것이 바람직한 경우가 있습니다.
 아직 TorchScript에서 지원하지 않는 Python 기능을 사용하고 있는 메소드들을 여러분의 ``nn.Module``
 에서 제외하고 싶다면, 그 메소드들을 ``@torch.jit.ignore`` 로 어노테이트하면 됩니다.
 
+``sm`` 은 직렬화(serialization) 준비가 된 ``ScriptModule`` 의 인스턴스입니다.
 
 단계 2. Script 모듈을 파일로 직렬화하기
 -------------------------------------------------
@@ -119,7 +120,7 @@ TorchScript로 바로 작성하는 것이 바람직한 경우가 있습니다.
   traced_script_module.save("traced_resnet_model.pt")
 
 이 함수는 ``traced_resnet_model.pt`` 파일을 작업 디렉토리에 생성할 것입니다. 만약 어노테이션 예시의
-``my_module`` 를 직렬화하고 싶다면, ``my_module.save("my_module_model.pt")`` 를
+``sm`` 을 직렬화하고 싶다면, ``sm.save("my_module_model.pt")`` 를
 호출하면 됩니다. 이로써 우리는 이제 Python의 세계에서 벗어나 C++ 환경에서 작업할 준비를 마쳤습니다.
 
 단계 3. C++에서 Script 모듈 로딩하기

diff --git a/advanced_source/cpp_extension.rst b/advanced_source/cpp_extension.rst
@@ -441,7 +441,7 @@ class citizens of PyTorch::
       @staticmethod
       def backward(ctx, grad_h, grad_cell):
           outputs = lltm_cpp.backward(
-              grad_h.contiguous(), grad_cell.contiguous(), *ctx.saved_variables)
+              grad_h.contiguous(), grad_cell.contiguous(), *ctx.saved_tensors)
           d_old_h, d_input, d_weights, d_bias, d_old_cell = outputs
           return d_input, d_weights, d_bias, d_old_h, d_old_cell