为什么我们需要在PyTorch中明确归零渐变？loss.backward()调用时为什么渐变不能归零？通过在图表上保持渐变并要求用户明确归零渐变来实现什么样的场景？
zero_grad()需要在训练期间调用该方法.但文档不是很有帮助
| zero_grad(self)
| Sets gradients of all model parameters to zero.
为什么我们需要调用这个方法？
python neural-network gradient-descent deep-learning pytorch