KO: add site/ko/guide/tensor.md #1070
Conversation
tfdocsbot added ko translation 
| Reviewers added, please take a look. When your review is finished, approve the pull request or include "LGTM" in your comment. |
| @JKIsaacLee, please check my current revision for your review. |
| Hi @wckim, I'll check this PR asap. :) |
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Thank you @wckim , I'm late.
I continue to review ASAP.
Please check my comments. 👍
There was a problem hiding this comment.
@wckim , I'll continue to review this PR later.
Please check my suggestions.
Thank you so much! :)
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@wckim, Thank you for the translation. 👍
I finished to review. But I'm not sure tf.Print is suitable in this documetation. :)
site/ko/guide/tensor.md Outdated
| 일단 계산 그래프를 만들었다면, 특정 `tf.Tensor`를 생성하고 그것에 지정된 값을 가져오는 계산을 실행할 수 있습니다. | ||
| 이것은 대부분의 텐서플로가 작업하는데 필요할 뿐 아니라 디버깅에 종종 유용합니다. |
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To read easily I suggest '생성하고 그것에 지정된 값을' --> '생성하거나 텐서에 할당된 값을',
'대부분의 텐서플로가 작업하는데' --> '텐서플로 작업의 많은 부분에서'
site/ko/guide/tensor.md Outdated
| 때때로 그 값이 이용할 수 없는 동적인 정보에 의존하기 때문에 | ||
| 컨텍스트(context)가 없는 `tf.Tensor`는 계산할 수 없는 경우가 있습니다. | ||
| 예를 들어, `placeholder`인 텐서는 그 `placeholder`에 해당하는 값이 제공되지 않으면 계산할 수 없습니다. |
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I suggest '그 값이 이용할 수 없는' --> '현재 사용할 수 없는' and 'placeholder인 텐서는 ' --> 'placeholder에 의존하는 텐서는'
site/ko/guide/tensor.md Outdated
| 다른 모델 구조는 `tf.Tensor`를 계산하는 것을 복잡하게 만들 수 있습니다. | ||
| 텐서플로는 함수안이나 제어 흐름안에 정의된 `tf.Tensor`를 직접 계산할 수 없습니다. | ||
| 만약에 `tf.Tensor`가 큐(queue)에 있는 값을 사용한다면, | ||
| 무언가가 큐에 들어간 후에 만 `tf.Tensor` 계산을 할 수 있습니다; 그렇지 않으면 계산은 중단될 것입니다. |
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Hang menas blocking the computation. I suggest ''; 그렇지 않으면 계산은 중단될 것입니다' --> ''. 그렇지 않으면 계산은 멈출(hang) 것입니다'
site/ko/guide/tensor.md Outdated
| ## 텐서 출력하기 | ||
| | ||
| 디버깅을 위해서 `tf.Tensor` 값을 출력하고 싶을 것입니다. | ||
| 고급 디버깅에 대해 [tfdbg](../guide/debugger.md)에서 가이드를 제공하지만, | ||
| 텐서플로는 `tf.Tensor`값을 직접 출력할 수 있는 연산자를 가지고 있습니다. | ||
| | ||
| `tf.Tensor`를 출력할 때 다음과 같은 패턴을 쓰고자 하는 경우는 거의 없습니다: | ||
| | ||
| ``` python | ||
| t = <<some tensorflow operation>> | ||
| print(t) # 이것은 그래프가 생성되어질 때 기호화된 텐서(symbolic tensor)를 출력할 것입니다. | ||
| # 이 텐서는 이 컨텍스트(context)안에서 값을 가지고 있지 않습니다. | ||
| ``` | ||
| | ||
| 이 코드는 `tf.Tensor`의 값이 아닌 객체(지연 계산으로 표현)를 출력합니다. | ||
| 실제로 텐서플로는 두번째 인수로 전달된 `tf.Tensor` 집합을 출력하는 동안 | ||
| 변경되지 않는 첫번째 텐서 인수를 반환하는 `tf.Print` 연산을 제공합니다. | ||
| | ||
| `tf.Print`을 제대로 사용하기 위해서는 반환된 값을 사용해야 합니다. 아래 예를 보면 | ||
| | ||
| ``` python | ||
| t = <<some tensorflow operation>> | ||
| tf.Print(t, [t]) # 어떤 일도 하지 않습니다 | ||
| t = tf.Print(t, [t]) # 여기서 tf.Print에 의해 반환된 값을 사용할 수 있습니다. | ||
| result = t + 1 # 이제 결과를 계산할 때 `t` 값이 출력될 것입니다. | ||
| ``` | ||
| | ||
| `result`를 계산할 때 이와 관련된 모든 것이 계산될 것입니다. | ||
| `result`는 `t`와 의존성이 있고, `t`를 계산하는 것이 그 입력(`t`의 이전 값)을 출력하는 부가 효과가 있기 때문에 `t`는 출력됩니다. |
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tf.Print is deprecated in TF 1.5 and not included in TF 2.
I suggest to remove this section.
@lamberta , What do you think about this section? :)
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If it is important to keep consistency with the original document(en), it is better not to change.
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Yes, just waiting @lamberta's comment. :)
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@wckim, I talked on this issue with Billy.
Please remove this section.
I'll make a pr to english version. :)
Thanks
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Thanks, removed this section.
| @wckim, Great work. 👍 |
8 participants
added guide doc is korean translation of site/en/guide/tensor.md