解释 model.zero_grad() # 清零模型参数的梯度

`model.zero_grad()`是用于清空模型参数梯度的方法，它将所有模型参数的梯度设为0。在训练神经网络时，我们通常会反向传播计算出模型参数的梯度，并使用这些梯度来更新模型参数，使得模型的预测结果更加准确。但是，如果在多次反向传播之间不清空模型参数的梯度，那么模型参数的梯度会累加起来，导致模型参数更新不准确，甚至发生梯度爆炸的问题。因此，我们需要在每次反向传播之前调用`model.zero_grad()`方法，将模型参数的梯度清空，避免梯度累加的问题。

在PyTorch中，`model.zero_grad()`方法通常与`loss.backward()`方法一起使用，即在计算损失函数的梯度之前，清空模型参数的梯度。具体来说，一般的训练循环如下所示：

for input, target in dataset:
    optimizer.zero_grad()  # 清空优化器的梯度
    output = model(input)  # 前向传播
    loss = loss_function(output, target)  # 计算损失
    loss.backward()  # 反向传播
    optimizer.step()  # 更新模型参数

其中，`optimizer.zero_grad()`方法用于清空优化器的梯度，`loss.backward()`方法用于计算损失函数的梯度，`optimizer.step()`方法用于更新模型参数。在每次循环之前，我们需要先清空优化器的梯度和模型参数的梯度，以避免梯度的累加问题。