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当你训练一个神经网络时，每一次的传播和参数更新过程可以被分解为以下步骤：

1前向传播：网络对输入数据进行操作，最终生成输出。这个过程会基于当前的参数（权重和偏差）计算出一个或多个损失函数的值。

2计算梯度（反向传播）：损失函数对网络参数的梯度（即导数）是通过一个称为反向传播的过程计算出来的。这个过程从损失函数开始，向后通过网络传播，直到达到输入层，计算每个参数对损失的贡献。

3 更新参数：一旦我们有了梯度，我们就可以使用优化算法（如随机梯度下降）来调整参数，意图减小损失函数的值。

在PyTorch中，每当.backward()被调用时，梯度就会累积在参数上（即它们会被加到现有的梯度上）。这是因为在一些情况下，累积梯度是有用的，比如在循环神经网络中处理序列数据时。但在大多数标准训练过程中，我们希望每次更新只基于最新的数据，因此需要在每次迭代开始前清除旧的梯度。

举个具体的例子：

假设我们正在训练一个简单的线性回归模型，模型的参数为 ww（权重）和 bb（偏差），我们的损失函数是均方误差。我们有以下步骤：

在第一个批次的数据上进行训练，计算损失 L1L1​，并通过反向传播得到 ww 和 bb 的梯度 ∇w1∇w1​ 和 ∇b1∇b1​。

如果不清零梯度，当第二个批次的数据来临时，计算出的梯度 ∇w2∇w2​ 和 ∇b2∇b2​ 将会加到 ∇w1∇w1​ 和 ∇b1∇b1​ 上，因此更新会基于 ∇w1+∇w2∇w1​+∇w2​ 和 ∇b1+∇b2∇b1​+∇b2​。
这意味着你的模型是基于之前所有数据的累积信息进行更新的，而不是只基于最新数据。这会使模型的训练路径混乱，因为每一步的更新不再反映单个批次的学习信号。

因此，通过在每个训练步骤开始时调用 optimizer.zero_grad()，我们确保每一次参数更新都只考虑了从最新数据计算出的梯度，这样每次更新都是独立的，与前一次迭代的数据无关。这保证了训练过程的稳定性和可靠性，使得模型能够系统地从每个批次的数据中学习，而不是在错误的方向上累积错误。