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Commit ce7d047

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advanced_source/cpp_cuda_graphs.rst 오타수정 (#1015)
* advanced_source/cpp_cuda_graphs.rst 오타수정
1 parent 2bfa13c commit ce7d047

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advanced_source/cpp_cuda_graphs.rst

Lines changed: 5 additions & 5 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -74,7 +74,7 @@ tensor를 재사용할 수 있도록 tensor를 미리 할당하는 것입니다.
7474
training_step(model, optimizer, data, targets, output, loss);
7575
}
7676
77-
여기서 ``training_step``은 단순히 해당 옵티마이저 호출과 함께 순전파 및 역전파로 구성됩니다
77+
여기서 ``training_step`` 은 단순히 해당 옵티마이저 호출과 함께 순전파 및 역전파로 구성됩니다.
7878

7979
.. code-block:: cpp
8080
@@ -92,7 +92,7 @@ tensor를 재사용할 수 있도록 tensor를 미리 할당하는 것입니다.
9292
optimizer.step();
9393
}
9494
95-
파이토치의 CUDA 그래프 API는 스트림 캡처에 의존하고 있으며, 이 경우 다음처럼 사용됩니다
95+
파이토치의 CUDA 그래프 API는 스트림 캡처에 의존하고 있으며, 이 경우 다음처럼 사용됩니다.
9696

9797
.. code-block:: cpp
9898
@@ -117,12 +117,12 @@ CUDA 라이브러리(CUBLAS와 CUDNN같은)를 준비하는 것이 중요합니
117117
}
118118
119119
그래프 캡처에 성공하면 ``training_step(model, optimizer, data, target, output, loss);`` 호출을
120-
``graph.replay()``로 대체하여 학습 단계를 진행할 수 있습니다.
120+
``graph.replay()`` 로 대체하여 학습 단계를 진행할 수 있습니다.
121121

122122
훈련 결과
123123
----------------
124124

125-
코드를 한 번 살펴보면 그래프가 아닌 일반 훈련에서 다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다
125+
코드를 한 번 살펴보면 그래프가 아닌 일반 훈련에서 다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다.
126126

127127
.. code-block:: shell
128128
@@ -152,7 +152,7 @@ CUDA 라이브러리(CUBLAS와 CUDNN같은)를 준비하는 것이 중요합니
152152
user 0m44.018s
153153
sys 0m1.116s
154154
155-
CUDA 그래프를 사용한 훈련은 다음과 같은 출력을 생성합니다
155+
CUDA 그래프를 사용한 훈련은 다음과 같은 출력을 생성합니다.
156156

157157
.. code-block:: shell
158158

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