在深度学习中，optimizer.zero_grad() 是一个非常重要的步骤，它用于在每次迭代开始前清除（重置）模型参数的梯度。这是因为大多数优化算法（如SGD、Adam等）都是基于梯度的，它们需要在每次参数更新后清零梯度，以避免梯度累积。
为什么需要 optimizer.zero_grad()？
在训练神经网络时，我们使用反向传播算法来计算每个参数的梯度。这些梯度表示损失函数相对于每个参数的敏感度，告诉我们应该如何调整参数以最小化损失。在每次迭代中，我们根据这些梯度来更新参数。
如果不在每次迭代前清零梯度，梯度将会累积，即新的梯度会加到旧的梯度上。这会导致错误的更新，因为每次更新应该只基于当前迭代计算的梯度。
如何使用 optimizer.zero_grad()？
在使用PyTorch等深度学习框架时，optimizer.zero_grad() 通常在每次训练迭代的开始被调用。以下是一个简单的训练循环示例，展示了如何在PyTorch中使用它：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义一个简单的模型
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 5),
nn.ReLU(),
nn.Linear(5, 1)
)
# 定义损失函数
loss_fn = nn.MSELoss()
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 假设有一些训练数据
inputs = torch.randn(5, 10)
targets = torch.randn(5, 1)
# 训练循环
for epoch in range(5):
# 清除梯度
optimizer.zero_grad()
# 前向传播
outputs = model(inputs)
# 计算损失
loss = loss_fn(outputs, targets)
# 反向传播
loss.backward()
# 参数更新
optimizer.step()
# 打印损失
print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')
在这个例子中，我们首先定义了一个简单的线性模型、损失函数和优化器。在训练循环中，我们使用 optimizer.zero_grad() 来清除梯度，然后进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。
代码解释：
optimizer.zero_grad(): 清除模型参数的梯度。loss.backward(): 计算梯度，这是通过反向传播自动完成的。optimizer.step(): 根据计算得到的梯度更新模型参数。
