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Translate pgan document #12

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nninept
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@nninept nninept commented Oct 17, 2021

라이선스 동의

변경해주시는 내용에 BSD 3항 라이선스가 적용됨을 동의해주셔야 합니다.

동의하시면 아래 [ ][x]로 만들어주세요.

  • 기여하기 문서를 확인하였으며, 본 PR 내용에 BSD 3항 라이선스가 적용됨에 동의합니다.

관련 이슈 번호

이 Pull Request와 관련있는 이슈 번호를 적어주세요.

이슈 또는 PR 번호 앞에 #을 붙이시면 제목을 바로 확인하실 수 있습니다. (예. #999 )

PR 종류

이 PR에 해당되는 종류 앞의 [ ][x]로 변경해주세요.

  • 오탈자를 수정하거나 번역을 개선하는 기여
  • 번역되지 않은 튜토리얼을 번역하는 기여
  • 공식 튜토리얼 내용을 반영하는 기여
  • 위 종류에 포함되지 않는 기여

PR 설명

PGAN 모델의 문서를 새로 번역했습니다

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@hyoyoung hyoyoung left a comment

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전반적으로 잘되어있고 고생하셨습니다.
몇가지 사항 확인 부탁드립니다

@@ -22,49 +22,50 @@ demo-model-link: https://colab.research.google.com/drive/19NTYFNUT9js78UZ0g_3Isn
import torch
use_gpu = True if torch.cuda.is_available() else False

# trained on high-quality celebrity faces "celebA" dataset
# this model outputs 512 x 512 pixel images
# 유명인들의 고해상도 얼굴사진들로 만든 "celebA" 데이터셋으로 훈련시켰습니ㅏ
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마지막 글자 오타 수정 부탁드립니다

The input to the model is a noise vector of shape `(N, 512)` where `N` is the number of images to be generated.
It can be constructed using the function `.buildNoiseData`.
The model has a `.test` function that takes in the noise vector and generates images.
모델의 입력값으로 들어가는 노이즈(noise) 벡터는 `(N, 512)` 크기를 갖는데, 이때 `N` 은 생성하고싶은 데이터의 수입니다.
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이때 N 은 생성하고싶은 데이터의 수입니다.
->
이때 N개의 이미지가 생성 됩니다

import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision
grid = torchvision.utils.make_grid(generated_images.clamp(min=-1, max=1), scale_each=True, normalize=True)
plt.imshow(grid.permute(1, 2, 0).cpu().numpy())
# plt.show()
```

You should see an image similar to the one on the left.
결과를 확인해보면 , 오른쪽의 이미지와 비슷한 사진을 확인 할 수 있을겁니다
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왼쪽과 비슷한 이미지를 볼수 있다는 뜻일까요?

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