pytorch/tutorials

무엇인가

PyTorch 학습 자료 모음으로, https://pytorch.org/tutorials에서 웹 문서로 게시됩니다. 튜토리얼은 Python 파일로 작성되어 HTML 페이지로 변환되며, 각 튜토리얼에 대해 Jupyter 노트북 버전이 자동 생성됩니다(Google Colab에서 실행 가능).

질문할 곳

튜토리얼에 대한 질문이 있으면 dev-discuss 포럼에 게시하세요 — GitHub 이슈가 아닙니다. README에 따르면 거기서 더 빠른 답변을 얻을 수 있습니다.

문제 보고 방법

두 가지 유형의 문제가 허용됩니다:

• 기능 요청 — 새 튜토리얼을 제안합니다. 왜 필요한지, PyTorch의 가치를 어떻게 보여주는지 설명해야 합니다.
• 버그 보고 — 손상되었거나 오래된 튜토리얼을 보고합니다. 보고서에 python3 -m torch.utils.collect_env의 출력(시스템 정보를 수집)을 포함하세요.

새 튜토리얼 기여 방법

1. Python 파일을 작성합니다. 문서에 삽입될 때 실행되도록 하려면 파일 이름에 tutorial 접미사를 붙이세요(예: your_tutorial.py).
2. 난이도에 따라 다음 폴더 중 하나에 배치합니다:
   • beginner_source — 초급 수준
   • intermediate_source — 중급 수준
   • advanced_source — 고급 수준
   • recipes_source — 짧은 레시피
   • prototype_source — 불안정한 프로토타입 기능
3. 프로토타입이 아닌 튜토리얼의 경우 목차(toctree)에 추가하고 index.rst에 customcarditem을 만듭니다.
4. 프로토타입이 아닌 튜토리얼의 경우 index.rst에 썸네일을 추가합니다. 레시피의 경우 recipes_index.rst에 추가합니다.

Jupyter 노트북으로 시작하는 경우 Python 파일로 변환하는 연결된 스크립트가 있습니다. 변환 후 제목과 구조가 논리적인지 확인하세요.

로컬 빌드

전체 빌드는 크고 GPU가 필요합니다. 옵션:

• 전체 빌드 (make docs): 데이터를 다운로드하고, 튜토리얼을 실행하고, 문서를 docs/에 빌드합니다. GPU 시스템에서 60~120분이 걸립니다.
• 빠른 미리보기 (make html-noplot): 튜토리얼 코드를 실행하지 않고 기본 HTML을 _build/html에 빌드합니다 — GPU가 없을 때 유용합니다.

먼저 pip install -r requirements.txt로 종속성을 설치합니다. conda 또는 virtualenv를 사용할 수 있습니다(README에 virtualenv 설정이 나와 있습니다).

단일 튜토리얼 빌드

GALLERY_PATTERN 환경 변수를 파일 이름(또는 정규식)으로 설정하여 해당 튜토리얼만 빌드합니다. 예:

GALLERY_PATTERN="neural_style_transfer_tutorial.py" make html

맞춤법 검사

pyspelling을 사용하여 맞춤법 오류를 잡습니다:

• pyspelling — 전체 검사(약 3분)
• pyspelling -n python — Python 파일만
• pyspelling -n reST — .rst 파일만(현재 beginner/ 디렉토리로 제한)

라이선스

BSD 라이선스(저장소의 LICENSE 파일 참조).