解释代码： optimizer.zero_grad()

这段代码用于将优化器中的梯度置零，通常是在每个训练迭代步骤的开始处执行。

在深度学习中，优化器用于更新模型的权重以最小化损失函数。在每个训练迭代步骤中，我们通过计算损失函数关于模型参数的梯度来确定如何更新模型。然后，优化器将根据这些梯度来更新模型的权重。

在开始每个训练迭代之前，我们需要将优化器中的梯度置零，以确保每个迭代步骤的梯度计算是基于当前迭代步骤的损失函数值。否则，梯度将会累积，并导致不正确的权重更新。

因此，`optimizer.zero_grad()`的作用是将优化器中的梯度置零，以准备接下来的正向传播和反向传播过程，确保梯度计算是基于当前迭代步骤的损失函数。