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6 changes: 3 additions & 3 deletions advanced_source/cpp_export.rst
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Expand Up @@ -17,7 +17,7 @@ Python은 동적성과 신속한 이터레이션이 필요한 상황에 적합
<https://pytorch.org/docs/master/jit.html>`_ 는 PyTorch 모델을 Python에서
C++로 변환하는 것을 가능하게 해줍니다. TorchScript는 TorchScript 컴파일러가 이해하고, 컴파일하고,
직렬화할 수 있는 PyTorch 모델의 한 표현방식입니다. 만약 기본적인 "즉시 실행"[역자 주: eager execution]
API를 사용해 작성된 PyTorch 모델이 있다면, 처음으로 해야할 일은 이 모델을 TorchScript 모델로 변환하는
API를 사용해 작성된 PyTorch 모델이 있다면, 처음으로 해야 할 일은 이 모델을 TorchScript 모델로 변환하는
것입니다. 아래에 설명되어 있듯이, 대부분의 경우에 이 과정은 매우 간단합니다. 이미 TorchScript 모듈을 가지고 있다면,
이 섹션을 건너뛰어도 좋습니다.

Expand Down Expand Up @@ -268,7 +268,7 @@ page <https://pytorch.org/>`_ 로부터 받으실 수 있습니다. 가장 최
[100%] Built target example-app

이제 trace된 ``ResNet18`` 모델인 ``traced_resnet_model.pt`` 경로를 ``example-app`` 바이너리에
입력했다면, "ok" 메시지를 확인할 수 있을 것입니다. 만약이 예제에 ``my_module_model.pt`` 를
입력했다면, "ok" 메시지를 확인할 수 있을 것입니다. 만약 이 예제에 ``my_module_model.pt`` 를
인자로 넘겼다면, 입력값이 호환되지 않는 모양이라는 에러메시지가 출력됩니다. ``my_module_model.pt`` 는
4D가 아닌 1D 텐서를 받도록 되어있기 때문입니다.

Expand Down Expand Up @@ -307,7 +307,7 @@ C++ 어플리케이션의 ``main()`` 함수에 아래의 코드를 추가하겠

마지막 줄에서 출력값의 첫 다섯 값들을 프린트합니다. 이번 튜토리얼의 앞부분에서 Python 모델에 동일한
입력값을 넘겨주었기 때문에, 이 부분에서도 출력값은 같을 것이라고 예상할 수 있습니다. 그럼 어플리케이션을
다시 컴파일하고 같은 직렬화된 모델에 대해 실행해보겠습니다:
다시 컴파일하고 같은 직렬화된 모델에 대해 실행해 보겠습니다:

.. code-block:: sh

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