mindsporeoptimizer.zero_grad()

mindspore.optimizer.zero_grad()函数的作用是将优化器中所有参数的梯度清零。这个函数会遍历模型的所有参数，通过p.grad.clear()方法将每个参数的梯度值设为0，即上一次的梯度记录被清空。这样可以确保每次反向传播时，使用的是当前batch的梯度信息，而不会受到之前batch的梯度的影响。

相关问题

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。

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。