self.mp_trainer.zero_grad()中zero_grad()在哪里具体实现

`zero_grad()` 方法是 PyTorch 框架中 `torch.autograd.grad_mode` 模块的方法之一，它会将模型参数中的梯度值清零，以便在下一次反向传播时重新计算梯度。具体实现在 PyTorch 的源代码中，可以在 `torch/autograd/grad_mode.py` 文件中找到相关实现。下面是 `zero_grad()` 方法的部分代码实现：

def zero_grad(self, set_to_none: bool = False) -> None:
    r"""Sets gradients of all model parameters to zero."""
    for p in self.params():
        if p.grad is not None:
            if set_to_none:
                p.grad = None
            else:
                if p.grad.grad_fn is not None:
                    p.grad.detach_()
                else:
                    p.grad.requires_grad_(False)
                p.grad.zero_()

在这个方法中，`self.params()` 返回了模型中的所有参数，然后将每个参数的梯度值清零。需要注意的是，当 `set_to_none=True` 参数时，将会将梯度值直接设置为 `None`，而不是清零。