From 9b2ff91b9357f538aa14742e46868de0114d1351 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Chang-Uk Jeong <ukjung18@ajou.ac.kr>
Date: Sat, 23 Dec 2023 18:55:37 +0900
Subject: [PATCH] Update introduction.rst
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docs_ko/get_started/introduction.rst | 10 ++++++----
1 file changed, 6 insertions(+), 4 deletions(-)
diff --git a/docs_ko/get_started/introduction.rst b/docs_ko/get_started/introduction.rst
index aae6fae..ad8580c 100644
--- a/docs_ko/get_started/introduction.rst
+++ b/docs_ko/get_started/introduction.rst
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`여기 <../advanced/batching.html>`__ 서 `PyG` 의 내부 배치 처리 기법(예: 배치의 동작을 수정하는 방법)에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.
scatter 연산에 대해 관심 있는 독자분들은 `torch_scatter` `documentation <https://pytorch-scatter.readthedocs.io>`_ 를 참조하시기 바랍니다.
-Data Transforms
+데이터 변환
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Transforms are a common way in :obj:`torchvision` to transform images and perform augmentation.
-:pyg:`PyG` comes with its own transforms, which expect a :class:`~torch_geometric.data.Data` object as input and return a new transformed :class:`~torch_geometric.data.Data` object.
+변환(transform)은 이미지를 변형하고 증강하기 위해 `torchvision`에서 흔히 사용하는 방식입니다.
+`PyG` 는 자체적인 변환을 제공하며, 이 변환은 `~torch_geometric.data.Data` 객체를 입력으로 받아서 새로 변형된 `~torch_geometric.data.Data` 객체를 반환합니다.
Transforms can be chained together using :class:`torch_geometric.transforms.Compose` and are applied before saving a processed dataset on disk (:obj:`pre_transform`) or before accessing a graph in a dataset (:obj:`transform`).
+변환은 `torch_geometric.transforms.Compose` 를 사용하여 함께 묶일 수 있으며, 처리된 데이터셋을 디스크에 저장하기 전(`pre_transform`) 또는 데이터셋의 그래프에 액세스하기 전(`transform`)에 적용됩니다.
-Let's look at an example, where we apply transforms on the ShapeNet dataset (containing 17,000 3D shape point clouds and per point labels from 16 shape categories).
+ShapeNet 데이터셋(17,000개의 3D 포인트 클라우드와 16개 모양 카테고리의 포인트별 레이블을 포함)에 변환을 적용하는 예제를 살펴봅시다.
.. code-block:: python
@@ -317,7 +319,7 @@ Let's look at an example, where we apply transforms on the ShapeNet dataset (con
dataset[0]
>>> Data(pos=[2518, 3], y=[2518])
-We can convert the point cloud dataset into a graph dataset by generating nearest neighbor graphs from the point clouds via transforms:
+변환을 통해 포인트 클라우드에서 가장 가까운 이웃 그래프를 생성하여 포인트 클라우드 데이터셋을 그래프 데이터셋으로 전환할 수 있습니다:
.. code-block:: python
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