site/ko/beta/guide/saved_model.ipynb edited.

edited based on a review.

Author: JKIsaacLee

site/ko/beta/guide/saved_model.ipynb

@@ -911,7 +911,7 @@
  "source": [
  "## C++에서 SavedModel 불러오기\n",
  "\n",
- "SavedModel의 C++ 버전 [loader](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/cc/saved_model/loader.h)는 SessionOptions 및 RunOptions을 허용하기 때문에 경로에서 SavedModel을 불러오는 API를 제공합니다. 불러올 그래프와 연관된 태그를 지정해야합니다. 불러온 SavedModel의 버전은 SavedModelBundle이라고 하며 MetaGraphDef와 불러온 세션을 포함합니다.\n",
+ "SavedModel의 C++ 버전 [loader](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/cc/saved_model/loader.h)는 SessionOptions 및 RunOptions을 허용하며 경로에서 SavedModel을 불러오는 API를 제공합니다. 불러 올 그래프와 연관된 태그를 지정해야합니다. 불러온 SavedModel의 버전은 SavedModelBundle이라고 하며 MetaGraphDef와 불러온 세션을 포함합니다.\n",
  "\n",
  "```C++\n",
  "const string export_dir = ...\n",
@@ -997,7 +997,7 @@
  "SignatureDef key: \"serving_default\"\n",
  "```\n",
  "\n",
- "`MetaGraphDef`가 태그 세트에 *multiple* 태그를 가지고 있는 경우, 모든 태그를 지정해야 하며,\n",
+ "`MetaGraphDef`가 태그 세트에 *여러 개의* 태그를 가지고 있는 경우, 모든 태그를 지정해야 하며,\n",
  "각 태그는 쉼표로 구분해야 합니다. 예를 들어:\n",
  "\n",
  "<pre>\n",
@@ -1075,7 +1075,7 @@
  "\n",
  "`run` 명령은 입력을 모델에 전달하는 다음 세 가지 방법을 제공합니다:\n",
  "\n",
- "* `--inputs` 옵션을 사용하여 numpy ndarray를 파일에 전달할 수 있습니다.\n",
+ "* `--inputs` 옵션을 사용하여 넘파이(numpy) ndarray를 파일에 전달할 수 있습니다.\n",
  "* `--input_exprs` 옵션을 사용하여 파이썬 표현식을 전달할 수 있습니다.\n",
  "* `--input_examples` 옵션을 사용하여 `tf.train.Example`을 전달할 수 있습니다.\n",
  "\n",
@@ -1099,24 +1099,18 @@
  "\n",
  "* `.npy`\n",
  "* `.npz`\n",
- "* pickle format\n",
+ "* 피클(pickle) 포맷\n",
  "\n",
- "`.npy` 파일은 항상 numpy ndarray를 포함합니다. 그러므로 `.npy` 파일로 불러올 때,\n",
- "내용은 지정된 입력 텐서에 직접 할당될 것입니다. 해당 `.npy` 파일과 함께 *variable_name*을 지정하면\n",
+ "`.npy` 파일은 항상 넘파이 ndarray를 포함합니다. 그러므로 `.npy` 파일에서 불러올 때,\n",
+ "배열 내용이 지정된 입력 텐서에 직접 할당될 것입니다. 해당 `.npy` 파일과 함께 *variable_name*을 지정하면\n",
  "*variable_name*이 무시되고 경고가 발생합니다.\n",
  "\n",
- "`.npz`(zip) 파일로 불러올 때, 입력 텐서 키로 불러올 zip 파일 내의 변수를 식별할 *variable_name*을\n",
- "선택적으로 지정합니다. *variable_name*을 지정하지 않으면 SavedModel CLI는 zip 파일에 하나의 파일만\n",
+ "`.npz`(zip) 파일에서 불러올 때, 입력 텐서 키로 불러올 zip 파일 내의 변수를 *variable_name*으로\n",
+ "선택적으로 지정할 수 있습니다. *variable_name*을 지정하지 않으면 SavedModel CLI는 zip 파일에 하나의 파일만\n",
  "포함되어 있는지 확인하고 지정된 입력 텐서 키로 불러옵니다.\n",
  "\n",
- "When loading from a pickle file, if no `variable_name` is specified in the\n",
- "square brackets, whatever that is inside the pickle file will be passed to the\n",
- "specified input tensor key. Otherwise, the SavedModel CLI will assume a\n",
- "dictionary is stored in the pickle file and the value corresponding to\n",
- "the *variable_name* will be used.\n",
- "\n",
- "pickle 파일로 불러올 때, 대괄호 안에 `variable_name`이 지정되지 않았다면, pickle 파일 안에 있는\n",
- "어떤 것이라도 특정 입력 텐서 키로 전달될 것입니다. 그렇지 않으면, SavedModel CLI는 pickle 파일에\n",
+ "피클 파일에서 불러올 때, 대괄호 안에 `variable_name`이 지정되지 않았다면, 피클 파일 안에 있는\n",
+ "어떤 것이라도 지정된 입력 텐서 키로 전달될 것입니다. 그렇지 않으면, SavedModel CLI는 피클 파일에\n",
  "딕셔너리가 저장되어 있다고 가정하고 *variable_name*에 해당하는 값이 사용됩니다.\n",
  "\n",
  "#### `--input_exprs`\n",
@@ -1129,19 +1123,19 @@
  "`<input_key>=[[1],[2],[3]]`\n",
  "```\n",
  "\n",
- "파이썬 표현식 외에도 numpy 함수를 전달할 수 있습니다. 예를 들어:\n",
+ "파이썬 표현식 외에도 넘파이 함수를 전달할 수 있습니다. 예를 들어:\n",
  "\n",
  "```bsh\n",
  "`<input_key>=np.ones((32,32,3))`\n",
  "```\n",
  "\n",
- "(`numpy` 모듈은 `np`로 이미 사용 가능한 점을 유의합시다.)\n",
+ "(`numpy` 모듈은 `np`로 이미 사용 가능하다고 가정합니다.)\n",
  "\n",
  "\n",
  "#### `--input_examples`\n",
  "\n",
- "`tf.train.Example`을 입력으로 전달하려면 `--input_examples` 옵션을 지정하십시오. 각 입력 키에 대해\n",
- "각 사전이 `tf.train.Example`의 인스턴스인 딕셔너리 리스트를 취합니다. 딕셔너리 키는 기능이며 값은 각 기능의\n",
+ "`tf.train.Example`을 입력으로 전달하려면 `--input_examples` 옵션을 지정하십시오. 입력 키마다 딕셔너리의\n",
+ "리스트를 받습니다. 각 딕셔너리는 `tf.train.Example`의 인스턴스입니다. 딕셔너리 키는 기능이며 값은 각 기능의\n",
  "값 리스트입니다. 예를 들어:\n",
  "\n",
  "```bsh\n",
@@ -1150,8 +1144,8 @@
  "\n",
  "#### 출력 저장\n",
  "\n",
- "기본적으로, SavedModel CLI는 출력을 stdout에 기록합니다. 디렉토리가 `--outdir` 옵션에 전달되면, 출력은\n",
- "지정된 디렉토리 내의 출력 텐서 키로 이름지어진 `.npy` 파일로 저장됩니다.\n",
+ "기본적으로, SavedModel CLI는 출력을 stdout에 기록합니다. `--outdir` 옵션으로 디렉토리를 전달하면,\n",
+ "지정된 디렉토리 안에 출력 텐서 키의 이름을 따라 .npy 파일로 출력이 저장됩니다.\n",
  "\n",
  "기존 출력 파일을 덮어 쓰려면 `--overwrite`를 사용하십시오."
  ]