advanced_source/custom_ops_landing_page.rst 번역 #924
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Co-authored-by: Leeye Lynn <[email protected]>
hyoyoung
requested changes
Sep 25, 2024
| 그러나 PyTorch에 새로운 사용자 지정 연산을 도입하여 ``torch.compile``, autograd 및 ``torch.vmap`` 와 같은 | ||
| 서브시스템에서 동작하도록 할 수 있습니다. | ||
| 이렇게 하려면, 파이썬 `torch.library docs <https://pytorch.org/docs/stable/library.html>`_ 문서 또는 | ||
| C++ ``TORCH_LIBRARY`` API를 통해 PyTorch에 사용자 지정 연산을 등록해야 합니다. |
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custom operation은 사용자 지정 연산보다
사용자 정의 연산이 조금 더 어울리지 않을까요?
| 튜토리얼과 이 페이지에서 다루지 않는 정보는 다음을 참조하시기 바랍니다. | ||
| `The Custom Operators Manual <https://docs.google.com/document/d/1_W62p8WJOQQUzPsJYa7s701JXt0qf2OfLub2sbkHOaU>`_ | ||
| (정보를 문서 사이트로 옮기는 작업을 진행 중입니다.) | ||
| 위의 튜토리얼 중 하나를 먼저 읽은 다음 사용자 지정 연산자 설명서를 참조로 사용하는 것이 좋습니다; |
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| 사용자 지정 연산자를 만들어야 하는 이유는 무엇입니까? | ||
| -------------------------------------- | ||
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[ ]을[x]로 변경해주세요.PR 설명
이 PR로 무엇이 달라지는지 대략적으로 알려주세요.
기존에 없던 문서 번역 https://pytorch.org/tutorials/advanced/custom_ops_landing_page.html