optimizer.zero_grad()的缺点

1. 需要手动调用：在使用optimizer.zero_grad()时，需要手动调用它来清零梯度。如果忘记调用，可能会出现梯度累加的问题，导致模型的性能下降。

2. 只能清零参数梯度：optimizer.zero_grad()只能清零模型参数的梯度，而不能清零其他变量的梯度。如果模型中存在非参数变量（如自定义变量），则需要手动清零。

3. 对分布式训练的支持不完善：在分布式训练中，optimizer.zero_grad()不支持所有的分布式优化方法。在使用分布式优化方法时，需要根据具体情况调用不同的清零函数。

4. 不适用于动态图：在动态图中，每次前向传播都会重新生成计算图，因此梯度的计算方式也会发生变化。因此，在动态图中，不能直接使用optimizer.zero_grad()清零梯度。需要使用其他方法来清零梯度。