optim.zero_grad

这行代码是用于将模型参数的梯度归零，以便进行后续的反向传播和梯度更新。在训练神经网络时，每个参数都有一个对应的梯度，用于指示参数在损失函数中的贡献。通过调用`optim.zero_grad()`函数，可以将所有参数的梯度置为零，以便在每个训练步骤之前清除之前的梯度。这样可以避免梯度累积导致不正确的参数更新。

相关问题

optim.zero_grad()是什么

`optim.zero_grad()` 是 PyTorch 中的一个函数，用于清空模型中所有参数的梯度。通常在每个训练迭代结束后调用该函数，以确保下一次迭代的梯度计算不会受到上一次计算的影响。这是因为 PyTorch 默认情况下会对参数的梯度进行累加，而不是覆盖。因此需要在每次迭代前清空梯度，以避免出现错误的梯度计算结果。

解释：optim.zero_grad() loss.backward() optim.step()

这三个函数是用于训练神经网络的常见步骤。

- optim.zero_grad()：将所有参数的梯度设为0。因为在PyTorch中，梯度是累加的，在每次反向传播前需要清空之前的梯度，避免影响后续的计算。

- loss.backward()：计算损失函数对每个参数的梯度。这是神经网络训练中最关键的一步，通过反向传播算法计算出每个参数对损失函数的贡献，从而确定梯度方向。

- optim.step()：更新参数。根据计算出的梯度和学习率等参数，更新每个参数的值，使得损失函数最小化。这是神经网络训练的最后一步。