optimizer.zero_grad()作用

`optimizer.zero_grad()` 的作用是将模型参数的梯度归零，以便于下一次前向传播计算和反向传播计算。在训练神经网络的过程中，每次进行反向传播计算时，梯度都会累加到之前的梯度上，如果不清空梯度，会导致梯度爆炸或消失，影响模型的训练效果。因此，每次进行反向传播前，需要使用`optimizer.zero_grad()`清空梯度。

相关问题

optimizer.zero_grad

optimizer.zero_grad() 是 PyTorch 中的一个函数，用于清零优化器中所有参数的梯度。在训练神经网络的过程中，通常在每个训练步之前调用这个函数。这是因为，在反向传播计算梯度之前，需要将之前计算的梯度清零，以免对当前计算造成影响。

model.zero_grad() optimizer_1.zero_grad()

这段代码用于将模型的梯度和优化器的梯度归零，以便在训练过程中进行梯度更新。通过调用 `model.zero_grad()` 和 `optimizer.zero_grad()`，可以清除模型参数和优化器的之前累积的梯度值。这样可以确保每个训练步骤都从零开始计算梯度，并避免梯度的累积影响后续的训练步骤。