使用PyTorch清零模型所有参数的梯度
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简介：
本教程详解如何利用PyTorch框架中的方法，有效地将深度学习模型的所有参数梯度归零，确保优化过程顺利进行。
有两种方法可以直接将模型的参数梯度设为0：使用`model.zero_grad()`或`optimizer.zero_grad()`。当优化器(optimizer)通过模型(model.parameters())初始化后，这两种方式的效果是等效的。
如果需要将某个Variable的梯度置零，则可以使用以下语句：
```python
Variable.grad.data.zero_()
```
在PyTorch中，在进行反向传播之前为什么要手动清零梯度？`optimizer.zero_grad()`的作用就是把损失函数关于权重参数的导数归零。这一步操作是为了确保每个训练周期（epoch）或每次迭代过程中，模型不会累积之前的梯度信息，从而影响当前的学习过程。
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