diff --git a/docs_ko/get_started/introduction.rst b/docs_ko/get_started/introduction.rst index 9c31379ae0f46bdfdaef3dde6c5fc676a9b5b602..2c1ad6bd7c2af089127b4a28486a10e5a84040b1 100644 --- a/docs_ko/get_started/introduction.rst +++ b/docs_ko/get_started/introduction.rst @@ -120,7 +120,7 @@ data.is_directed() >>> False - # data 객체를 GPU로 옮김김 + # data 객체를 GPU로 옮김 device = torch.device('cuda') data = data.to(device) @@ -152,7 +152,7 @@ dataset.num_node_features >>> 3 -We now have access to all 600 graphs in the dataset: +이제 데이터셋의 600개 그래프에 모두 접근할 수 있습니다: .. code-block:: python @@ -177,14 +177,14 @@ We can even use slices, long or bool tensors to split the dataset. test_dataset = dataset[540:] >>> ENZYMES(60) -If you are unsure whether the dataset is already shuffled before you split, you can randomly permutate it by running: +데이터를 분할(split)하기 전에 데이터의 순서가 이미 셔플(shuffle)되었는지 확실하지 않은 경우, 다음을 실행하여 순서를 무작위로 바꿀 수 있습니다: .. code-block:: python dataset = dataset.shuffle() >>> ENZYMES(600) -This is equivalent of doing: +이것은 다음의 코드와 동일합니다: .. code-block:: python @@ -192,7 +192,7 @@ This is equivalent of doing: dataset = dataset[perm] >> ENZYMES(600) -Let's try another one! Let's download Cora, the standard benchmark dataset for semi-supervised graph node classification: +다른 것도 시도해봅시다! 반지도학습(semi-supervised) 그래프 노드 분류를 위한 표준 벤치마크 데이터셋인 Cora를 다운로드 해보겠습니다: .. code-block:: python @@ -210,7 +210,7 @@ Let's try another one! Let's download Cora, the standard benchmark dataset for s dataset.num_node_features >>> 1433 -Here, the dataset contains only a single, undirected citation graph: +여기 이 데이터셋에는 방향이 없는 인용 그래프(citation graph) 하나만 포함되어 있습니다: .. code-block:: python