.zero_grad()

optimizer.zero_grad()函数的作用是将模型的所有参数的梯度值清零。\[1\]这个操作通常在每个batch的训练之前调用，以确保每个batch的梯度计算是独立的。\[2\]具体来说，optimizer.zero_grad()会遍历模型的所有参数，并将它们的梯度值设为0。这样做的目的是为了防止梯度在不同的batch之间累积，保证每个batch的梯度计算是独立的。这样可以避免梯度计算的错误传播和参数更新的混乱。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch--＞optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step()和scheduler.step()](https://blog.csdn.net/qq_41043438/article/details/123750528)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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