fix autogradqs_tutorial.py (#982)

eugene-doobu · web-flow · commit 92313121d608 · 2025-10-25T11:51:08.000+09:00
diff --git a/beginner_source/basics/autogradqs_tutorial.py b/beginner_source/basics/autogradqs_tutorial.py
@@ -147,7 +147,7 @@
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 # .. note::
 #   **PyTorch에서 DAG들은 동적(dynamic)입니다.**
-#   주목해야 할 중요한 점은 그래프가 처음부터(from scratch) 다시 생성된다는 것입니다; 매번 ``.bachward()`` 가
+#   주목해야 할 중요한 점은 그래프가 처음부터(from scratch) 다시 생성된다는 것입니다; 매번 ``.backward()`` 가
 #   호출되고 나면, autograd는 새로운 그래프를 채우기(populate) 시작합니다. 이러한 점 덕분에 모델에서
 #   흐름 제어(control flow) 구문들을 사용할 수 있게 되는 것입니다; 매번 반복(iteration)할 때마다 필요하면
 #   모양(shape)이나 크기(size), 연산(operation)을 바꿀 수 있습니다.

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`@@ -147,7 +147,7 @@`
`147`	`147`	`#`
`148`	`148`	`# .. note::`
`149`	`149`	`# PyTorch에서 DAG들은 동적(dynamic)입니다.`
`150`		-# 주목해야 할 중요한 점은 그래프가 처음부터(from scratch) 다시 생성된다는 것입니다; 매번 ``.bachward()`` 가
	`150`	+# 주목해야 할 중요한 점은 그래프가 처음부터(from scratch) 다시 생성된다는 것입니다; 매번 ``.backward()`` 가
`151`	`151`	`# 호출되고 나면, autograd는 새로운 그래프를 채우기(populate) 시작합니다. 이러한 점 덕분에 모델에서`
`152`	`152`	`# 흐름 제어(control flow) 구문들을 사용할 수 있게 되는 것입니다; 매번 반복(iteration)할 때마다 필요하면`
`153`	`153`	`# 모양(shape)이나 크기(size), 연산(operation)을 바꿀 수 있습니다.`