optimizer.step() 和 optimizer.zero_grad() 函数详解

optimizer.step()和optimizer.zero_grad()是优化器对象中的两个常用函数，用于进行参数更新和梯度清零。下面对这两个函数进行详细解释：

1. optimizer.step():
- 功能：optimizer.step()函数用于更新模型中的参数。
- 作用：在调用backward()计算梯度后，通过调用optimizer.step()来根据优化算法更新模型的参数。
- 使用场景：通常在每个训练迭代中，经过计算损失函数的梯度后，使用optimizer.step()来更新模型的参数。

2. optimizer.zero_grad():
- 功能：optimizer.zero_grad()函数用于将模型参数的梯度清零。
- 作用：在每个训练迭代开始时，通过调用optimizer.zero_grad()将之前的梯度值清零，以避免梯度的累加影响下一次迭代的计算。
- 使用场景：通常在每个训练迭代开始时，先调用optimizer.zero_grad()清零梯度，然后进行前向传播、计算损失函数、反向传播等操作。

总结：
- optimizer.step()用于更新模型参数，而optimizer.zero_grad()用于清零参数的梯度。
- 在训练过程中，通常的流程是先进行前向传播、计算损失函数，然后调用backward()计算梯度，接着使用optimizer.zero_grad()清零梯度，最后调用optimizer.step()更新参数。
- 这样的流程可以确保每个训练迭代中，梯度被正确计算和使用，同时避免参数梯度的累积影响下一次迭代的计算。